【技术实现步骤摘要】
一种有效实用的云制造任务与服务资源匹配方法
本专利技术涉及互联网
，具体为一种有效实用的云制造任务与服务资源匹配方法。
技术介绍
随着互联网技术的迅速发展，云制造服务平台应运而生，而服务资源分配是云制造服务平台的一项重要工作，其主要思路是把服务提供商在平台上发布的资源按需分配给服务需求商，在服务资源分配过程中，提高服务需求商和服务提供商的满意度对提高云制造服务平台的竞争力具有重要意义，然而，当前同时考虑服务需求商和服务提供商满意度的技术很少，并且未给出满意度的具体计算方法，忽略了服务需求商和服务提供商的理性，也未充分考虑服务需求商和服务提供商的思维模糊性，因此提出了一种有效实用的云制造任务与服务资源匹配方法来解决上述问题。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种有效实用的云制造任务与服务资源匹配方法，解决了现有的云制造服务平台在进行云制造任务与服务资源匹配时未同时考虑服务需求商和服务提供商的满意度、未充分考虑服务需求商和服务提供商的思维模糊性并忽略了服务需...
【技术保护点】
1.一种有效实用的云制造任务与服务资源匹配方法，该方法具体步骤如下：/na1、识别服务需求商的满意度指标(如：成本、发货时间、质量、……)以及服务提供商的满意度指标(如：付款时间、技术难度、……)，服务需求商的满意度指标集记为
【技术特征摘要】
1.一种有效实用的云制造任务与服务资源匹配方法，该方法具体步骤如下：
a1、识别服务需求商的满意度指标(如：成本、发货时间、质量、……)以及服务提供商的满意度指标(如：付款时间、技术难度、……)，服务需求商的满意度指标集记为服务提供商的满意度指标集记为
a2、对于成本、发货时间和付款时间等满意度指标，服务需求商和服务提供商可通过数值直接量化；对质量和技术难度等难以直接量化的满意度指标，本发明采用区间犹豫模糊语言评价法进行量化。具体模型如下：
其中，sk表示难以直接量化的满意度指标(sk∈(SD∪SP)，k＝1,2,3,……)，lt(sk)表示对sk的语言评价结果(t＝0,1,2,...,2T,T∈Z)，f(lt(sk))表示语言尺度函数，#Γ(sk)表示语言评价结果lt(sk)的区间总个数，表示语言评价结果lt(sk)对应的第z个区间的下限，表示语言评价结果lt(sk)对应的第z个区间的上限，v(sk)表示满意度指标sk的量化结果；
a3、令云制造任务集和服务资源集分别记为D＝{Di,i＝1,2,...,I}和P＝{Pj,j＝1,2,...,J}；表示云制造任务Di的服务需求商对满意度指标的期望值；表示对满意度指标服务资源Pj具有的实际值。当指标是成本型指标时，云制造任务Di的服务需求商对服务资源Pj满意度的计算方法为：
当指标是收入型指标时，针对该指标任务Di的服务需求商对服务资源Pj的满意度的计算方法为：
令w(m)表示满意度指标的权重，那么任务Di的服务需求商对服务资源Pj满意度的计算方法为：
越大，表示任务Di的服务需求商对服务资源Pj的满意度越大。当云制造任务Di的服务需求商不能接受服务资源Pj对其进行服务时，M是一个较大的数。
同理，令表示服务资源Pj的提供商对满意度指标的期望值；表示对于满意度指标云制造任务Di具有的实际值。当指标是成本型指标时，服务资源Pj的提供商对任务Di满意度的计算方法为：
当指标是收入型指标时，针对该指标服务资源Pj的提供商对云制造任务Di满意度的计算方法为：
令w'(n)表示满意度指标的权重，那么服务资源Pj的提供商对云制造任务Di满意度的计算方法为：
a4、令q(q＝1,2,3,...,Q)表示任务类型，和yij是0-1变量，当云制造任务Di属于第q种任务类型时，否则，当服务资源Pj可以完成任务类型q时，否则，当云制造任务Di和服务资源Pj匹配时，yij＝1；否则，yij＝0；
基于此以服务需求商的满意度服务提供商的满意度云制造任务与服务资源匹配数量yij最大为目标，构建云制造任务与服务资源双边匹...
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