云制造环境下可制造性评价

　　本书简要介绍云制造环境下可制造性的评价理论与方法。在大量制造资源集成的环境下，对制造资源进行基于加工特征的模糊聚类，实现云环境下制造资源的模糊分类、快速检索和匹配；全面考虑制造商受云制造环境一系列评价指标的影响，构建基于云制造环境的制造商优选多目标数学模型，并优选出用户的制造商；基于客户和资源提供商的双重角度，综合考虑资源的一系列评价指标的影响，构建云方案优选多目标数学模型，并优选出企业用户的加工方案；深入分析云制造服务的特点，结合模糊理论建立层次化的云制造模糊综合评价模型和多级云制造服务综合评价指标体系，进行评价结果等级分类，并通过实例仿真，验证该评价模型的有效性和实用性。 本书可供从事云制造、可制造性评价等的科研、工程技术人员阅读参考，也可供网络协同制造、制造服务与管理研究专业的师生参考。

暂缺《云制造环境下可制造性评价》作者简介

第1章　概述 001
1.1　云制造基础知识 002
1.2　云制造环境下可制造性评价的内容简介 004
　1.2.1　云制造资源分类问题 004
　1.2.2　云制造环境下制造商优选问题 005
　1.2.3　云方案智能优选问题 005
　1.2.4　云制造服务综合评价问题 006
1.3　本章小结 006

第2章　云制造环境下制造资源模糊分类建模与仿真 007
2.1　云制造资源模糊分类建模 008
　2.1.1　模糊聚类算法简介 008
　2.1.2　云制造资源模糊分类问题描述 010
　2.1.3　云制造资源模糊分类建模 013
2.2　制造资源模糊分类仿真 015
　2.2.1　遗传模拟退火混合算法简介 015
　2.2.2　基于遗传模拟退火算法的制造资源模糊分类方法 017
　2.2.3　仿真实例分析 019
2.3　本章小结 024

第3章　云制造环境下制造商优选建模与仿真 025
3.1　制造商优选建模 026
　3.1.1　制造商优选问题解析 026
　3.1.2　制造商优选评价指标体系 028
　3.1.3　制造商优选数学模型建立 032
3.2　制造商优选仿真 037
　3.2.1　基于信息熵与层次分析法的权重计算 037
　3.2.2　智能体优化算法简介 046
　3.2.3　基于智能体优化算法的制造商优选方法 048
　3.2.4　仿真实例分析 052
3.3　本章小结 063

第4章　云方案智能优选建模与仿真 065
4.1　云方案智能优选建模 066
　4.1.1　云方案智能优选问题描述 066
　4.1.2　云方案智能优选数学模型 067
　4.1.3　云方案优选评价指标 071
4.2　云方案智能优选仿真 074
　4.2.1　细菌觅食优化算法简介 074
　4.2.2　基于层次分析法和熵权法的权重计算 076
　4.2.3　基于细菌觅食优化的云方案智能优选方法 083
　4.2.4　仿真实例分析 086
4.3　本章小结 103

第5章　基于模糊理论的云制造服务综合评价建模与仿真 105
5.1　基于模糊理论的云制造服务综合评价建模 106
　5.1.1　多级模糊综合评价模型建立 106
　5.1.2　层次分析法建模 108
　5.1.3　熵权法建模 112
　5.1.4　层次分析法和熵权法组合权重模型 113
5.2　基于模糊理论的云制造服务综合评价仿真 113
　5.2.1　建立多级云制造服务综合评价指标体系 113
　5.2.2　建立多级云制造服务评价因素集 116
　5.2.3　建立评价对象的评语集 118
　5.2.4　建立多级云制造服务综合评价指标模糊关系矩阵 119
　5.2.5　组合权重的确定 123
　5.2.6　多级模糊综合评价 132
　5.2.7　评价结果等级分类 134
5.3　本章小结 137

附录 139

参考文献 166