一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法及系统

本申请涉及服务型制造，尤其涉及一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法及系统。

背景技术：

1、云制造系统作为一个三方用户（云平台运营方，服务提供方，任务需求方）深入参与的双边市场，在运行过程中会产生大量不同领域不同粒度的制造服务和任务数据。云平台作为运营方如何对海量服务进行管理，并评估其供需平衡状态，以促进制造资源的优化配置，如何准确有效的对制造服务过程进行仿真，是提升平台服务共享效率的一个迫切需要解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法及系统，用以清晰可视化的获取全面精准的制造服务子图仿真匹配结果。

2、具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

3、本申请第一方面提供一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法，所述方法包括：

4、所述方法应用于面向工业互联网平台的制造服务子图仿真系统，所述方法包括：

5、获取分层结构树中的节点对集合，并生成所述节点对集合对应的中间图；其中，所述节点对集合包括多组节点对，所述节点对包含的节点数至少为2个；

6、将所有节点都相连的所述中间图作为连通子图，生成连通子图集合；

7、基于所述连通子图集合，生成所述连通子图分为服务子图和任务子图；

8、将所述任务子图和所述服务子图匹配。

9、本申请第二方面提供一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真系统，所述系统包括生成器和子图处理器；其中：

10、所述生成器，用于获取分层结构树中的节点对集合，并生成所述节点对集合对应的中间图；其中，所述节点对集合包括多组节点对，所述节点对包含的节点数至少为2个；

11、所述生成器，还用于将所有节点都相连的所述中间图作为连通子图，生成连通子图集合；

12、所述子图处理器，用于将所述连通子图集合中的所述连通子图分为服务子图和任务子图；

13、所述子图处理器，还用于将所述任务子图和所述服务子图匹配。

14、本申请提供的面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法及系统，获取分层结构树中的节点对集合，并生成节点对集合对应的中间图，然后将所有节点都相连的中间图作为连通子图，生成连通子图集合，进而将连通子图集合中的连通子图分为服务子图和任务子图，最后将任务子图和服务子图匹配。这样，通过分层结构树中的节点对反应制造任务与制造服务之间的关联，并基于节点对生成中间图，进一步通过中间图生成连通子图，将分层结构树中的节点对的关联清楚、完整的体现在连通子图中，并去除了存在节点不相连的中间图，保证了最终进行匹配的准确性。进一步地，基于服务标签或任务标签生成服务子图或任务子图，可以模拟复杂场景下的匹配情况，可以满足匹配任务的时效性并降低仿真的成本。此外，本申请通过建立对仿真结果的评估对仿真方法进行调整，进一步提高了仿真过程的有效性。

技术特征：

1.一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述连通子图集合，生成所述连通子图分为服务子图和任务子图，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述连通子图集合，生成所述连通子图分为服务子图和任务子图，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一公式为：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务信息和所述任务信息包含服务标签或任务标签，所述服务信息的特征或所述任务信息的特征、多个所述服务信息之间的层级关系或多个所述任务信息之间的层级关系。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述任务子图和所述服务子图匹配，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所有节点都相连的所述中间图作为连通子图的方法，还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以供需仿真误差评估仿真的所述任务子图和所述服务子图匹配的有效性，包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，第一实际供需比的计算方法为：；

10.一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真系统，其特征在于，所述系统包括生成器和子图处理器；其中：

技术总结
本申请提供一种面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法及系统。本申请提供的方法，应用于面向工业互联网平台的制造服务子图仿真系统，所述方法包括：获取分层结构树中的节点对集合，并生成所述节点对集合对应的中间图；其中，所述节点对集合包括多组节点对，所述节点对包含的节点数至少为2个；将所有节点都相连的所述中间图作为连通子图，生成连通子图集合；将所述连通子图集合中的所述连通子图分为服务子图和任务子图；将所述任务子图和所述服务子图匹配。本申请提供的面向工业互联网平台的制造服务子图仿真方法及系统，解决了现有技术中针对制造服务过程中仿真效果较差的技术问题，提高了仿真的有效性。

技术研发人员：白洁,王柏村,谢海波,杨华勇
受保护的技术使用者：浙江大学高端装备研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15