防垄断的云制造服务系统及服务方法与流程

本发明涉及一种服务系统及服务方法，尤其涉及一种防垄断的云制造服务系统及服务方法，属于智能化网络制造领域。
背景技术：
：制造业作为工业生产的基本组成，是现代工业中不可或缺的重要部分。现如今，随着经济全球化进程的推进，制造业形势也随之发生了变化。社会分工细化、社会竞争愈加激烈，使得单一的制造企业很难高效地完成复杂的制造任务、满足用户个性化需求。因此，越来越多的中小企业通过共享制造资源的方式来提高其自身的市场竞争力。在这样的行业背景下，云制造作为一种新型的智能化网络制造模式而被广泛关注。具体而言，云制造是一种将云计算技术、物联网技术和现代信息制造技术相结合的新型制造模式。它实现了各种制造资源和制造能力的虚拟化和服务化，管理和操作的智能化，以及制造业内各种资源的优化配置和应用，为生产制造的整个生命周期提供了最佳的配置和应用。另一方面，随着社会生产力的不断发展，制造业的环境污染问题日益凸显。然而，现有的云制造过程并没有考虑到如何有效减少制造业的环境污染。此外，目前的云制造过程中很容易出现单一企业垄断的局面。综上所述，如何在现有技术的基础上设计出一种企业环保信誉评估机制和防垄断机制，并提出一种防垄断的云制造服务优选方法，以填补上述技术空缺、进而减少制造业生产过程的环境污染以及避免某一云制造企业垄断行业的局面，也就成为了业内技术人员新的研究方向。技术实现要素：鉴于现有技术存在上述缺陷，本发明提出了一种防垄断的云制造服务系统及服务方法。所述防垄断的云制造服务系统包括：用户交互模块，用于接收用户发出的服务请求和接收用户对非劣解服务的最终选择结果；优化算法模块，用于根据用户选择的优化指标对候选服务进行优化组合，为用户提供优化结果；防垄断模块，用于判断服务是否存在垄断风险以及消除垄断风险；企业环保信誉数据库，用于存放企业的环保信誉度、企业可同时制造的最大产品数以及企业的其他相关信息，并为优化算法单元提供数据；企业评估模块，用于采集企业的生产数据，有关部门根据生产数据为企业进行环保信誉评估，并将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业信誉环保数据库中；企业注册单元，用于为企业提供注册服务。优选地，所述用户交互模块包括：优化参数选择单元，接收用户的服务请求，根据用户要求来选择需要优化的指标，并将结果送达优化算法模块；优化结果选择单元，将优化结果提供给用户，用户可以选择是否选用该组服务，若用户选择选用该组服务，则向各云制造企业发出制造请求，若用户选择不选用该组服务，则向用户提供其他候选服务的组合或重新选择优化参数；若用户不作选择，则默认用户选择选用该组服务。优选地，所述优化算法模块包括：数据预处理单元，从企业环保信誉数据库中提取数据并对数据进行预处理；优化算法单元，接收优化参数选择单元及数据预处理单元发送的数据，使用智能优化算法解决多目标的云制造服务组合优化问题，得到优化结果，并将结果交由防垄断模块；结果输出单元，接收防垄断模块发送的数据，并将优化结果传输给优化结果选择单元，交由用户选择是否使用服务。优选地，所述防垄断模块包括：垄断判断单元，判断服务中是否存在垄断风险；服务筛选单元，为筛选出被垄断判断单元标记的服务，让被标记的服务不再出现在服务池中，直至垄断风险消除，缺少的服务由优化算法单元再次优化补充。优选地，所述企业评估模块包括：企业生产数据采集单元，采集企业的生产环保数据，同时获取企业的生产力数据，并将详细数据通过企业环保信誉度评价单元存入企业环保信誉数据库。企业环保信誉度评价单元，接收企业生产数据采集单元收集的企业生产数据，有关部门抽查生产数据并根据评分标准评估企业环保信誉度，并将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业环保信誉数据库中。所述防垄断的云制造服务方法，包括如下步骤：s1、用户交互步骤，接收用户发出的服务请求和接收用户对非劣解服务的最终选择结果；s2、优化算法步骤，根据用户选择的优化指标对候选服务进行优化组合，为用户提供优化结果；s3、防垄断步骤，判断服务是否存在垄断风险以及消除垄断风险；s4、企业环保信誉数据库步骤，存放企业的环保信誉度、企业可同时制造的最大产品数以及企业的其他相关信息，并为优化算法单元提供数据；s5、企业评估步骤，采集企业的生产数据，有关部门根据生产数据为企业进行环保信誉评估，并将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业环保信誉数据库中；s6、企业注册步骤，为企业提供注册服务。优选地，s1所述用户交互步骤包括：s11、优化参数选择步骤，接收用户的服务请求，根据用户要求来选择需要优化的指标，并将结果送达优化算法模块；s12、优化结果选择步骤，将优化结果提供给用户，用户可以选择是否选用该组服务，若用户选择选用该组服务，则向各云制造企业发出制造请求，若用户选择不选用该组服务，则向用户提供其他候选服务的组合或重新选择优化参数；若用户不作选择，则默认用户选择选用该组服务。优选地，s2所述优化算法步骤包括：s21、数据预处理步骤，从企业环保信誉数据库中提取数据并对数据进行预处理；s22、优化算法步骤，接收优化参数选择单元及数据预处理单元发送的数据，使用智能优化算法解决多目标的云制造服务组合优化问题，得到优化结果，并将结果交由防垄断模块；s23、结果输出步骤，接收防垄断模块发送的数据，并将优化结果传输给优化结果选择单元，交由用户选择是否使用服务。优选地，s3所述防垄断步骤包括：s31、垄断判断步骤，判断服务中是否存在垄断风险；s32、服务筛选步骤，为筛选出被垄断判断单元标记的服务，让被标记的服务不再出现在服务池中，直至垄断风险消除，缺少的服务由优化算法单元再次优化补充。优选地，s5所述企业评估步骤包括：s51、企业生产数据采集步骤，采集企业的生产环保数据，同时获取企业的生产力数据，并将详细数据通过企业环保信誉度评价单元存入企业环保信誉数据库。s52、企业环保信誉度评价步骤，接收企业生产数据采集单元收集的企业生产数据，有关部门抽查生产数据并根据评分标准评估企业环保信誉度，并将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业环保信誉数据库中。与现有技术相比，本发明的优点主要体现在以下几个方面：本发明提供了一种防垄断的云制造服务系统及相应的服务方法。本发明的系统能够优先选择环保信誉度高的企业进行生产，并且能对云制造的优化配置结果进行筛选，对有垄断风险的结果给予屏蔽，从而实现防垄断的功能。本发明不仅能够显著地增强环保企业的竞争力，并鼓励企业产业优化，缓解制造业对环境的污染问题，同时还能够防止单一环保企业垄断局面的形成，进一步保证了社会公平。此外，本发明也为同领域内的其他相关问题提供了参考，可以以此为依据进行拓展延伸，运用于同领域内其他智能制造服务系统或服务方法的技术方案中，具有十分广阔的应用前景。以下便结合实施例附图，对本发明的具体实施方式作进一步的详述，以使本发明技术方案更易于理解、掌握。附图说明图1是本发明的防垄断的云制造服务系统的结构示意图。图2为本发明中所使用的企业环保信誉度评估的评分标准。图3为本发明的防垄断的云制造服务方法的流程示意图。具体实施方式如图1～图3所示，本发明揭示了一种防垄断的云制造服务系统，包括：用户交互模块，用于接收用户发出的服务请求和接收用户对非劣解服务的最终选择结果。优化算法模块，用于根据用户选择的优化指标对候选服务进行优化组合，为用户提供优化结果(一组非劣解服务组合)。防垄断模块，用于判断服务是否存在垄断风险以及消除垄断风险。企业环保信誉数据库，用于存放企业的环保信誉度、企业可同时制造的最大产品数以及企业的其他相关信息，并为优化算法单元提供数据。企业评估模块，用于采集企业的生产数据，有关部门根据生产数据为企业进行环保信誉评估，并将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业环保信誉数据库中。企业注册单元，用于为企业提供注册服务。企业依据注册服务的引导完成注册后便可以使用该云制造服务系统。所述用户交互模块作为对用户直接服务的接口，具体包括：优化参数选择单元，接收用户的服务请求，根据用户要求来选择需要优化的指标，并将结果送达优化算法模块。优化结果选择单元，将优化结果提供给用户，用户可以选择是否选用该组服务，若用户选择选用该组服务，则向各云制造企业发出制造请求，若用户选择不选用该组服务，则向用户提供其他候选服务的组合(一组非劣解)或重新选择优化参数；若用户不作选择，则默认用户选择选用该组服务。所述优化算法模块包括数据预处理单元、优化算法单元及结果输出单元，具体而言：数据预处理单元，从企业环保信誉数据库中提取数据并对数据进行预处理。优化算法单元，接收优化参数选择单元及数据预处理单元发送的数据，使用智能优化算法解决多目标的云制造服务组合优化问题，得到优化结果，并将结果交由防垄断模块。结果输出单元，接收防垄断模块发送的数据，并将优化结果传输给优化结果选择单元，交由用户选择是否使用服务。所述防垄断模块包括垄断判断单元及服务筛选单元，具体而言：垄断判断单元，判断服务中是否存在垄断风险。以下具体表述该单元的运作流程。首先，所述垄断判断单元在得到优化算法单元的优化结果的同时对每个服务计数，首次优化不进行计数。随后，在每次优化算法单元得出结果时比较各个服务的判重率。如果云制造服务的次数为两次，认定该服务的判重率为50％(首次不计数，第二次重复出现时判重率就是50％)，则判断有存在垄断的风险，并标记该服务。若云制造次数大于2次，则与判重率次高的同类服务比较判重率，如果有服务的判重率≥2*同类服务的判重率，则判断有存在垄断的风险，并标记该服务。将该优化解集交由服务筛选单元处理。待到服务判重率低于同类服务判重率的2倍，服务池便会释放，让该服务参与云制造的优化配置。若某服务重复出现的次数为企业可同时制造的最大产品数n*2-1(首次不计数)，判断已达到该企业所能出现的最大值(次数见表1)，将该优化解集交由服务筛选单元处理。直至该企业订单数小于2*n，服务池便释放该服务。本单元中所使用的判重率计算公式为，表1优化结果可重复出现最大次数表企业可同时制造的最大产品数n服务池中可出现最大次数12243648510......n2n表1所表示的情况为：假若某家环保信誉度最高的企业车间数有10间，它能同时生产10个零件，根据这张表，那么这家企业最大能得到的云制造请求最多20份，10份能立即生产，剩余10份作为预定订单。直至该企业生产完一个零件，这家企业的数据都不会在服务池中，就得不到更多的订单。假设现在有100个云制造请求，这家环保信誉度最高的企业最多只能获得20件订单，剩余的80件订单就能给其他的企业。服务筛选单元，为筛选出被垄断判断单元标记的服务，让被标记的服务不再出现在服务池中，直至垄断风险消除，缺少的服务由优化算法单元再次优化补充。所述企业评估模块包括企业生产数据采集单元及企业环保信誉度评价单元，具体而言：企业生产数据采集单元，采集企业的生产环保数据，同时获取企业的生产力数据(例如企业可同时制造的最大产品数，根据表1限制服务在服务池中可出现最大次数，也就是企业最大能获得的订单量)，并将详细数据通过企业环保信誉度评价单元存入企业环保信誉数据库。企业环保信誉度评价单元，接收企业生产数据采集单元收集的企业生产数据，有关部门抽查企业生产数据并根据评分标准评估企业环保信誉度。评分标准如图2所示，评分标准分四块，污染物排放得分a1，环境违法行为a2，缴纳排污费a3，信访投诉a4，总得分aall＝a1+a2+a3+a4。将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业环保信誉数据库中。本发明还揭示了一种防垄断的云制造服务方法，包括如下步骤：s1、用户交互步骤，接收用户发出的服务请求和接收用户对非劣解服务的最终选择结果。s1所述用户交互步骤包括：s11、优化参数选择步骤，接收用户的服务请求，根据用户要求来选择需要优化的指标，并将结果送达优化算法模块。s12、优化结果选择步骤，将优化结果提供给用户，用户可以选择是否选用该组服务，若用户选择选用该组服务，则向各云制造企业发出制造请求，若用户选择不选用该组服务，则向用户提供其他候选服务的组合(一组非劣解)或重新选择优化参数；若用户不作选择，则默认用户选择选用该组服务。s2、优化算法步骤，根据用户选择的优化指标对候选服务进行优化组合，为用户提供优化结果(一组非劣解服务组合)。s2所述优化算法步骤包括：s21、数据预处理步骤，从企业环保信誉数据库中提取数据并对数据进行预处理。s22、优化算法步骤，接收优化参数选择单元及数据预处理单元发送的数据，使用智能优化算法解决多目标的云制造服务组合优化问题，得到优化结果，并将结果交由防垄断模块。s23、结果输出步骤，接收防垄断模块发送的数据，并将优化结果传输给优化结果选择单元，交由用户选择是否使用服务。s3、防垄断步骤，判断服务是否存在垄断风险以及消除垄断风险。s3所述防垄断步骤包括：s31、垄断判断步骤，判断服务中是否存在垄断风险。s32、服务筛选步骤，为筛选出被垄断判断单元标记的服务，让被标记的服务不再出现在服务池中，直至垄断风险消除，缺少的服务由优化算法单元再次优化补充。s4、企业环保信誉数据库步骤，存放企业的环保信誉度、企业可同时制造的最大产品数以及企业的其他相关信息，并为优化算法单元提供数据。s5、企业评估步骤，采集企业的生产数据，有关部门根据生产数据为企业进行环保信誉评估，并将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业环保信誉数据库中。s5所述企业评估步骤包括：s51、企业生产数据采集步骤，采集企业的生产环保数据，同时获取企业的生产力数据，并将详细数据通过企业环保信誉度评价单元存入企业环保信誉数据库。s52、企业环保信誉度评价步骤，接收企业生产数据采集单元收集的企业生产数据，有关部门抽查生产数据并根据评分标准评估企业环保信誉度，并将评估数值交由数据库管理员，数据库管理员写入企业环保信誉数据库中。s6、企业注册步骤，为企业提供注册服务。以下结合上述步骤，具体描述本发明的服务方法的操作流程。流程主要包括五个部分：流程1、建立企业环保信誉度评估数据库。1.1、企业根据企业注册单元的引导如实填写企业的相关信息并上传相关文件，例如上传营业执照、生产许可证、填写企业地址等等便可完成注册。1.2、有关部门抽查企业排污数据，根据评分标准评估出企业环保信誉度。1.3、数据库管理员从有关部门获得企业真实可信的环保信誉度评估值，并建立企业环保信誉度数据库。流程2、用户通过云平台发布制造服务，云平台得到用户对服务的要求。2.1、优化参数选择单元提供优化参数供用户选择，参数包括时间、可靠性、成本、能耗等等。2.2、用户可根据自己的实际需求选择优化参数，而且也能对一个或多个参数加以限制(比如不能超过某个值)。流程3、调用环保信誉度数据库的数据，根据用户自定义的优化参数，优化算法单元求解出优化结果(一组非劣解，解中一项元素代表一种服务)。3.1、根据用户选定的优化参数(时间、可靠性、成本等)，用智能优化算法优化出环保信誉度高且符合用户要求的优化结果。3.2、将优化结果送去防垄断模块，防垄断模块对每个服务进行计数、计算判重率，并比较各个同类服务的判重率，若有服务存在垄断可能，将该服务标记并发送至服务筛选模块，服务筛选单元筛选出存在垄断可能的服务，并且服务池屏蔽该服务，直至垄断可能消除。空缺的服务由优化算法再次优化补充。若解集中的所有服务都没有垄断可能，则将优化结果发送至结果输出单元。流程4、用户判断对优化结果是否满意，若这个非劣解用户满意，则将信息发送至各个生产制造商生产制造，若不满意则向用户提供其他候选服务的组合或返回流程2.1重新选择优化参数。4.1、优化结果选择单元将优化结果显示给用户，也将时间、可靠性、成本等信息显示给用户，交由用户判断是否符合自己的实际要求。4.2、若优化结果中只含有少量用户不满意的服务，可以只拒绝少量的不满意服务，缺少的服务可让用户选择其他候选服务或重新选择优化参数进行补充。流程5、企业进行生产制造，并将产品交予用户。采集企业生产数据单元记录企业生产中的污染数据。有关部门抽查企业生产数据并根据评分标准评定企业环保信誉度。并将评定数据交由数据库管理员，数据库管理员更新数据库。以下结合一防垄断实例对上述步骤及流程进行进一步说明。流程1、建立企业环保信誉度数据库。流程1.1、企业如实填写企业的相关信息完成云平台的注册。流程1.2、有关部门抽查企业排污数据，根据评分标准评价出企业环保信誉度评估值。污染物排放得分a1，环境违法行为a2，缴纳排污费a3，信访投诉a4，总得分aall＝a1+a2+a3+a4。流程1.3、数据库管理员从有关部门获取企业可信的环保信誉评估值，并封装好存储在数据库中。流程2、用户通过云平台发布制造服务，云平台得到用户对服务的具体要求。流程2.1、优化参数选择单元提供优化参数指标集供用户选择，指标集有云服务的时间(time，ti)、可靠性(reliability,re)、成本(cost，co)、能耗(energyconsumption，ec)、环保信誉度(greencredit，gc)作为衡量qos的指标。指标计算方式如下：对于时间(ti)、成本(co)、能耗(ec)、环保信誉度(gc)采用求和方式计算；对于可靠性(re)采用求积方式计算。依此可建立适合多目标的qos模型：qos＝[min(ti)，min(co)，max(re)，min(ec),max(gc)]。流程2.2、用户可根据自己的实际需求选择优化参数，而且也能对一个或多个参数加以限制。如企业可靠性低于0.1的一律不考虑，成本高于0.8的一律不考虑。只选择适合需求的指标。流程3、调用环保信誉度数据库的数据，根据用户自定义的优化参数，优化算法单元求解出优化结果(一组非劣解,解中一项元素代表一种服务)。流程3.1、根据用户选定的优化参数，用遗传算法或粒子群算法等智能优化算法(默认采用遗传算法)，优化出环保信誉度高且符合用户要求的优化结果。流程3.2、将这组非劣解送去防垄断模块，防垄断模块对每个服务进行计数、计算每项服务的判重率，和判重率次高的同类服务比较判重率，若有服务的判重率≥2*同类服务的判重率，或服务出现次数大于表1中的服务池允许出现最大次数，则判定为存在垄断风险，将该服务标记。服务筛选单元筛选出被标记的服务，并令服务池屏蔽该服务，让其不再出现在服务池中，直至垄断风险消除。空缺的服务由优化算法再次优化补充。若解集中无服务存在风险垄断，则将结果交付结果输出单元。判重率的计算公式如下：流程4、用户判断对优化结果是否满意，若这个非劣解用户满意，则将信息发送至各个生产制造商生产制造，若不满意则向用户提供其他候选服务的组合或重新选择优化参数(即返回流程2.1)。流程4.1、优化结果选择单元将优化结果显示给用户，也将时间、可靠性、成本等信息显示给用户，交由用户判断是否符合自己的实际要求。流程4.2、若优化结果中只含有少量用户不满意的服务，可以只拒绝少量的不满意服务，缺少的服务可让用户选择其他候选服务或重新选择优化参数进行补充。流程5、企业进行生产制造，并将产品交予用户。采集企业生产数据单元记录企业生产中的污染数据。有关部门抽查企业的污染数据，根据图2的评分标准评估企业环保信誉度，数据管理员从有关部门获得企业真实的信誉评估数据，更新数据库。本发明提供了一种防垄断的云制造服务系统及相应的服务方法。本发明的系统能够优先选择环保信誉度高的企业进行生产，并且能对云制造的优化配置结果进行筛选，对有垄断风险的结果给予屏蔽，从而实现防垄断的功能。本发明不仅能够显著地增强环保企业的竞争力，鼓励企业产业优化，缓解制造业对环境的污染问题，同时还能够防止单一环保企业垄断局面的形成，进一步保证了社会公平。此外，本发明也为同领域内的其他相关问题提供了参考，可以以此为依据进行拓展延伸，运用于同领域内其他智能制造服务系统或服务方法的技术方案中，具有十分广阔的应用前景。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神和基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。当前第1页12