云制造環境下基于動態描述邏輯的制造服務匹配研究

楊 男 李東波 童一飛

南京理工大學，南京，210094

0 引言

云制造是一種利用網絡和云制造服務平臺，按用戶需求組織網上制造資源（制造云），為用戶提供各類按需制造服務的一種網絡化制造新模式［1］。作為一種基于海量網絡服務的制造新模式，如何在眾多發布的制造服務中選取滿足用戶需要的服務，實現主動匹配成為影響云制造成敗的關鍵因素之一，同時也是建立云制造服務平臺的關鍵技術之一［2］。文獻［3］提出了支持Cache庫的語義Web服務匹配算法，該方法將匹配成功的服務放入專門的Cache庫中，按照分階匹配的策略對服務進行匹配。文獻［4］提出了一種基于語義與QoS相結合的全局語義匹配機制，并在該機制指導下搭建了全局匹配的QoS模型，設計了語義匹配算法。文獻［5］提出了一種基于規則與相似度的語義Web服務兩階段匹配方案，在相似度匹配的基礎上利用規則推理的方法進行二次匹配并對結果進行精化，從而達到匹配效率和精度的平衡。以上文獻針對Web服務匹配提出了可行的方案，但是大多針對的是傳統網絡化制造下服務的匹配研究，缺少針對云制造條件下云服務特殊性的研究。文獻［6］提出了一種面向項目制造的復雜裝配過程資源匹配方法，雖然該方法針對的是匹配資源，但其面向項目制造的特點為云服務的匹配提供了參考。文獻［7］采用語義方法對云服務進行了描述并實現了供需雙方的主動匹配，但是其重點在服務組合，在如何實現服務匹配上未作詳細描述。

動態描述邏輯［8］（dynamic description logic，DDL）作為描述邏輯（description logic，DL）的動態擴展，將描述邏輯靜態領域的知識和動態領域內給予動作的知識有機地結合起來，克服了描述邏輯基于一階謂語動詞的不可判定性，為網絡服務的匹配提供了有效的解決方案。文獻［9］提出了基于動態描述邏輯的語義Web匹配方法，該方法在動態描述邏輯支持下對Web服務進行表述并完成匹配過程。文獻［10］提出了一種利用描述邏輯的語義Web服務前提／效果匹配方式，提高了服務匹配的查全率和查準率。以上方法為云制造環境下的云制造服務匹配提供了有益的參考。

本文在對云制造環境下云服務特殊性分析的基礎上，建立一種基于動態描述邏輯的動作描述方法，給出了復雜動作在描述和拆解、組合過程中需要遵循的原則。在此基礎上提出了“五層三階段”的云服務匹配策略，并對其中的基于動態描述邏輯的云制造服務建模與語義表達技術、匹配規則和算法建立等關鍵技術進行研究。

1 云制造環境下云制造服務匹配新特點

云制造作為一種網絡化制造的新模式，在完成制造服務匹配過程中具有以下新特點：

（1）云制造的核心為向用戶提供制造服務。制造服務包括設計、試驗、仿真、加工、維護、管理等多方面的內容。相較于傳統的網絡化資源匹配，云制造服務的匹配包含的資源廣度有所增加，既包含通過網絡可以使用和管理的“軟資源”，也包含通過云制造虛擬化技術接入網絡的“硬資源”。

（2）云制造服務是指參與制造過程全生命周期的所有資源，包括硬件設備、制造軟件和其他的相關制造知識等。云制造所涉及的制造服務的多樣性使得云制造服務匹配必須集成多層次的匹配精度，從而保證匹配結果的準確性。

（3）云制造服務的使用相較于以往的網絡化制造模式有了較為顯著的變化。第三方專業管理的引入和完善的交易體制也對云制造資源匹配提出了新的要求。

由于云制造服務具有以上特點，在實現云制造資源匹配的過程中，需要解決如下關鍵問題：

（1）合理的匹配方案制定。針對云制造服務匹配涉及的制造資源的多樣性，需要建立一種能夠完整表達服務匹配過程的描述方式。本文將服務匹配視為一個復雜動作，將匹配過程分解為組成該復雜動作的原子動作，通過動態描述邏輯對動作進行描述和邏輯推理以實現匹配過程。該方法可以作為解決匹配問題的通用方法。

（2）多層次匹配精度的集成。為加強匹配結果的準確性，需要集成多層次的匹配精度。通過對云制造服務的DDL建模完成對制造類型、制造能力、交貨期、制造特點的描述，并通過動態描述邏輯推理機完成4個層次的匹配過程。

（3）匹配控制因子的引入。由于云制造的多用戶、動態性、可交易性等顯著特點，本文在制造服務匹配的過程中引入匹配控制因子，即時間T（time）、價格C（cost）來保證匹配結果的可行性。

2 基于動態描述邏輯的動作理論

動態描述邏輯克服了DL只能處理靜態領域知識的限制，可以對語義Web中的服務動作進行描述并加以推理。DDL提供了豐富的動作描述方式，并且DDL關于動作的推理可以歸結為對公式可滿足性的判定，算法相對簡單易操作。

2.1 動態描述邏輯的語法定義

定義1 DDL系統。在邏輯描述中引入動態邏輯和動作理論的具有二維特征的系統稱之為動態描述邏輯系統［8］，形式化表示為DDL（X）。其中，X代表不同描述能力的描述邏輯。

定義2 原子動作。DDL中定義形如α（v1，v2，…，vn）＝（P，E）的二元組表示原子動作。其中P描述原子動作α執行的前提條件，E描述原子動作α執行后的效果。任意復雜動作都可以通過原子動作的構造進行表示。

定義3 構造算子。將原子動作通過系列變換動作構成復雜動作的轉換方式稱為構造算子。構造算子分為以下三類［8］：① 概念構造算子有｛｝（枚 舉）、?（否 定）、П（邏 輯 交 集）、?（存在）、?（值限定）、≡ （恒等）；② 公式構造算子有?（否定）、∨ （公式析值）、＝（相等）、〈〉（存在性斷言）；③ 動作構造算子有 ∪ （選擇）、；（順序）、＊（迭代）、？（測試）。

定義4 構造函數。描述邏輯中的構造函數及其語法、語義總結如表1所示［11］。

表1 DL中的構造函數及其語法語義

2.2 基于動態描述邏輯的復雜動作描述方法

在云制造環境下，云服務可以定義為由海量的語義Web服務組成的集合，其中，服務的匹配過程可以視為一系列原子動作組成的復雜動作，因此本文建立了基于動態描述邏輯的復雜動作描述方法。

定義5 定義形如A（v1，v2，…，vn）＝（P（α1，α2，…，αn），E（α1，α2，…，αn））表 示 復 雜動作。 其中，A（v1，v2，…，vn）為動作名稱；α為原子動作，（α1，α2，…，αn）為原子動作序列；P（α1，α2，…，αn）為原子動作序列的前提集，E（α1，α2，…，αn）為原子動作序列的結果集。

在復雜動作描述中，原子動作的定義及序列組合至關重要。通常，復雜動作可以通過對原子動作序列的控制和組織而得，手段包括順序、選擇和循環。

在原子動作組合過程中，需要遵循以下原則：

公理1 定義A、B為動作，則A∪B、A；B、A＊也為動作。

在此公理下，我們可以得到如下推論。

推論1 定義Γ＝A∪B，若Γ＝A∪B＝A，則EΓ∩EA＝EA，EΓ∪EB＝EB，即動作A的結果集必須滿足動作Γ的結果集，而動作B的結果集則部分滿足或者不滿足動作Γ的結果集。

推論2 動作順序關系中，若B為A的后續動作，則EA∩PB＝PB，即動作A的結果集必須滿足動作B的前提集；反之亦然。

推論3 定義Θ＝Α＊，則EΘ∩PA＝EΘ，當EΘ∩PA＝PA時，循環結束。

同理，以上原則也適用于復雜動作拆解。基于云制造環境下制造服務的復雜性，云服務匹配過程將以原子動作為單位進行拆解。在此過程中，需要考慮拆解動作的合理性、可描述性和承接性。據此，本文制定了云制造環境下的云服務匹配策略。

3 基于動態描述邏輯的云服務匹配策略

3.1 基于DDL的云服務匹配策略

云制造環境下，云服務的匹配過程可以看成是一系列可以描述的動作組合。結合云服務的特點和DDL動作理論，本文提出“五層三階段”的云制造服務匹配策略。

云制造服務特點使匹配過程分為圖1所示5個層次，每個層次對應匹配過程中的分解動作之一。針對這些分解動作進行DDL建模形成制造服務的DDL模型庫。基于云制造的三層基礎架構，在云制造環境下制造服務的DDL模型庫由兩部分構成：用戶需求DDL模型庫和云服務中心制造服務目錄的DDL模型庫。匹配工作亦是在這兩種模型庫的基礎上進行的。基于DDL的云服務匹配階段如圖2所示。

圖2 基于DDL的云服務匹配階段圖

在DDL語義支持下，海量云服務將以DDL描述的形式形成服務目錄儲存在云服務中心。云端用戶提出服務需求時，匹配動作開始。云服務的匹配動作可以分為3個階段：云服務匹配準備階段、云服務匹配執行階段以及云服務匹配結果輸出階段。匹配過程將針對用戶的服務需求進行基于DDL的建模，通過DDL推理機將需求動作與云服務中心的服務目錄進行推理判定匹配，最終輸出符合需求的動作組合反饋給云端用戶。在整個匹配過程中，針對云服務的DDL建模為關鍵步驟之一。

3.2 基于DDL的云服務建模及判定規則

為準確描述云服務，需要從云服務的輸入、輸出、前提集、結果集4個方面進行描述。同時，基于云制造即時服務和面向多用戶的特點，引入時間變量通過擬合交貨期全程控制云服務匹配的實現；基于云制造可交易性的特點，引入價格變量作為匹配控制因子之一。因此，本文將云服務定義為一個由輸入（input）、輸出（output）、前提集（precondition）、結果集（effect）、時間（time）、價格（cost）組成的六元組，記為S＝｛I，O，P，E，T，C｝。

在此定義基礎上，對于一個云服務匹配過程，定義原子服務需求為Sr＝ ｛Ir，Or，Pr，Er，Tr，Cr｝，匹配目標原子服務為Sd＝｛Id，Od，Pd，Ed，Td，Cd｝。根據前文所述，α（v1，v2，…，vn）＝（P，E）為一個DDL原子動作，將兩者結合可以得到云服務的DDL描述如下：Sr＝α，Sd＝β，原子動作為服務名稱；Pα＝Ir∪Pr，Pβ＝Id∪Pd，服務的輸入與前提集的并集為原子動作的前提集；Eα＝Or∪Er，Eβ＝Od∪Ed，服務的輸出與結果集的并集為原子動作的結果集；Tr、Td為原子動作α、β的時間參數；Cr、Cd為原子動作α、β的價格參數。

因此，用動態描述邏輯對云服務需求服務和目標服務的描述可以形式化地表示為：Sr（Tr，Cr）＝（Ir∪Pr，Or∪Er），Sd（Td，Cd）＝（Id∪Pd，Od∪Ed）。

在將云服務轉化為用DDL表示的原子動作之后，云服務的匹配過程即可轉化成為DDL的可判定性問題。

判斷Sr與Sd是否匹配有如下基本判定規則［10］：①目標服務的實現前提比需求服務的實現前提更容易滿足，即Pr∣＝Pd；②需求服務的實現效果比目標服務的實現效果更容易滿足，即Ed∣＝Er。

以上兩條判定規則為動作匹配基本原則，可以保證匹配實現。但是由于它們約束條件較為松散，因此僅基于基本規則的匹配結果范圍也相對較大。根據本文建立的服務DDL模型，將匹配規則規定如下：①在服務的輸入滿足前提集的條件下，服務DDL模型有效；②在服務的輸出滿足結果集的條件下，服務DDL模型有效；③目標服務的時間參數可控范圍比需求服務的時間參數可控范圍更容易滿足，即Td∣＝Tr；④目標服務的價格參數比需求服務的價格參數更容易滿足，即Cd∣＝Cr；⑤目標服務的前提集比需求服務的前提集更容易滿足，即Ir∪Pr∣＝Id∪Pd；⑥需求服務的結果集比目標服務的結果集更容易滿足，即Od∪Ed∣＝Or∪Er。

規則①、②是匹配執行的前提規則，若無法滿足規則①、②，將判定該服務無法成立，匹配將自動跳出；規則③為時間控制規則，若無法滿足該規則，匹配過程終止；規則④為價格控制規則，若無法滿足該規則，匹配過程終止；規則⑤、⑥是匹配過程中關鍵判定規則，根據規則 ⑤、⑥ 的不同判定結果可以控制匹配過程的輸出結果。

3.3 基于DDL的云服務匹配算法

根據3.2節關于匹配的判定規則，可以看出規則的可滿足性是判斷匹配的重要規則。因此，在云服務匹配算法中，針對可滿足性給出定義如下：

定義6 可滿足性。設在約束條件TB下，當且僅當存在TB的某個模型M使規則R可滿足，記為R（M）＞0。

由此，本文給出基于DDL的服務匹配算法，該算法實現過程分為三步：

（1）確定制造服務目標，給出匹配過程的約束集合CP，確定制造服務輸入參數集合CI，建立目標制造服務模型DDL（Sr）。根據服務匹配策略，將CP、CI和DDL（Sr）進行分解形成相應的序列集合。

（2）控制規則匹配。根據3.2節規則 ③、④完成控制規則匹配過程。

（3）將Sr分層與云服務中心中服務DDL庫相匹配。初始化CP、CI完成參數設定，根據定義6進行分層匹配可滿足性判定。若判定成功，則匹配循環繼續，上層的匹配結束后將輸出符合目標制造服務要求的云服務列表Servicelist并作為下層匹配的輸入參數進入匹配判定循環；否則，跳出循環。

基于DDL的云制造服務匹配算法流程如圖3所示。

圖3 基于DDL的云制造服務匹配算法流程

4 實例驗證

為驗證以上針對云服務的DDL建模及匹配算法的可行性和實效性，筆者在課題組前期開發的某鍛造企業的鍛造加工管理系統的基礎上，針對該企業的鍛件協同加工流程進行了云改造，并進行了實例驗證。

鍛造任務要求如下。用戶所在地：新加坡。任務目標：鍛件（70－B21509－117A）2件，單件質量130kg，規格為11.30″OD×8.0″LG，材質4130，按照企業鍛造標準 M21509REV.M；鍛件需經過鍛造、機加工、熱處理和超探處理。交貨期要求：任務下達后30天內。價格要求：每千克單價13元以內。

匹配過程如下。

（1）任務分解。將服務分解為4個子任務：鍛造子任務、機加工子任務、熱處理子任務和超探子任務。

（2）服務分解。以鍛造子任務為例進行詳細描述。用戶通過云制造平臺發出服務請求。針對服務請求對服務進行動作分解。根據圖1將服務分解為制造交貨期匹配動作、價格匹配動作、制造類型匹配動作、制造能力匹配動作和制造特點匹配動作。

（3）服務動作DDL建模。制造交貨期匹配模型：Deliverycheck（T（30），C（13））＝ （｛taskdate（2012－2－28），deliverydays（30），taskarea（Singapore），deliveryway（seatransport），deliveryterm（FOB）｝，｛aimfoctory （factorylist）｝）。價格 匹 配 模 型：Pricecheck（T（30），C（13））＝（｛aimfactory（factorylist），unitpricemax（13）｝，｛aimfactory（factorylist）｝）。制造類型匹配模型：Typecheck（T（30），C（13））＝ （｛firstlevelfield（Mechanical Enginerring），subfield（stamping），thirdlevelfield（free forging）｝，｛servicetype（free forging）｝）。制造能力匹配模型：Charactercheck（T（30），C（13））＝ （｛servicetype （free forging），servicerange（machining），servicerange（heat），servicerange（ultrasonic）｝，｛aimfactory（factorylist）｝）。制造特點匹配模型：Featurecheck（T（30），C（13））＝（｛aimfactory（factorylist），standard（M21509REV.M），forgingnum（2），specification（11.30″OD×8.0″LG），material（4130），weight（130kg）｝，｛aimfactory（aimfactory）｝）。

（4）匹配計算。根據3.3節算法得到匹配結果為選擇加工企業DVR。整個過程如圖4所示。

圖4 云服務匹配全程圖解

5 結束語

云制造環境下制造服務的多元化和顯著的異構性、動態性給云制造服務的表達和匹配帶來了一系列的挑戰。本文提出基于動態描述邏輯的六元組對云制造服務進行建模，該方法能夠有效地描述云制造服務的輸入、控制和輸出，從而滿足云制造服務的語義表達需求。在此基礎上提出“五層三階段”的云制造匹配策略，給出該策略下的制造服務匹配規則及初步算法實現。通過對已有系統的云化改造，證明了以上理論的可行性。接下來的工作將著重針對動態描述邏輯的可推理性對服務匹配算法做進一步的優化，實現制造服務的智能化匹配及優選。

［1］李伯虎，張霖，王時龍，等.云制造—面向服務的網絡化制造新模式［J］.計算機集成制造系統，2010，16（1）：1－7，16.Li Bohu，Zhang Lin，Wang Shilong，et al.Cloud Manufacturing：A New Service－oriented Manufacturing Model［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2010，16（1）：1－7，16.

［2］尹超，黃必清，劉飛，等.中小企業制造云服務平臺共性關鍵技術體系［J］.計算機集成制造系統，2011，17（3）：495－503.Yin Chao，Huang Biqing，Liu Fei，et al.Common Key Technology System of Cloud Manufacturing Service Platform for Small and Medium Enterprises［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2011，17（3）：495－503.

［3］趙強，夏陽，束長軍，等.支持Cache庫的語義 Web服務匹配算法［J］.計算機工程與設計，2011，32（3）：940－944.Zhao Qiang，Xia Yang，Shu Changjun，et al.Matching Algorithm of Semantic Web That Supports Cache Library［J］.Computer Engineering and Disgn，2011，32（3）：940－944.

［4］張佩云，黃波，孫亞民.一種基于語義與QoS感知的Web服務匹配機制［J］.計算機研究與發展，2010，47（5）：780－787.Zhang Peiyun，Huang Bo，Sun Yamin.A Web Services Matching Mechanism Based on Semantics and QoS－Aware Aspect［J］.Journal of Computer Research and Development，2010，47（5）：780－787.

［5］陶望勝，陶先平，呂建.基于規則與相似度的語義web服務匹配［J］.南京大學學報，2010，46（2）：159－168.Tao Wangsheng，Tao Xianping，LüJian.Rule and Similarity Based Semantic Web Service Matchmaking［J］.Journal of Nanjing University，2010，46（2）：159－168.

［6］徐建萍，郭鋼，羅妤，等.面向項目制造的復雜裝配過程資源匹配研究［J］.中國機械工程，2011，22（12）：1247－1432.Xu Jianping，Guo Gang，Luo Yu，et al.Research on Resource Matching of Complex Assembly Process under Project－based Manufacturing［J］.China Mechanical Engineering，2011，22（12）：1247－1432.

［7］尹勝，尹超，劉飛，等.云制造環境下外協加工資源集成服務模式及語義描述［J］.計算機集成制造系統，2011，17（3）：525－532.Yin Sheng，Yin Chao，Liu Fei，et al.Outsourcing Resources Integration Service Mode and Semantic Description in Cloud Manufacturing Environment［J］.Computer Integrated Manufacturing Systems，2011，17（3）：525－532.

［8］Shi Zhongzhi，Dong Mingkai，Jiang Yuncheng，et al.A Logical Foundation for the Semantic Web［J］.Science in China，Ser.F：Information Science，2005，48（2）：161－178.

［9］彭暉，陳立民，常亮，等.基于動態描述邏輯的語義web服務匹配研究［J］.計算機研究與發展，2008，45（12）：2102－2109.Peng Hui，Chen Limin，Chang Liang，et al.Semantic Web Service Matching Based on Dynamic Description Logic［J］.Journal of Computer Research and Development，2008，45（12）：2102－2109.

［10］王海，陳研，范琳，等.一種利用描述邏輯的語義web服務前提／效果匹配方法［J］.西安交通大學學報，2010，44（4）：39－42.Wang Hai，Chen Yan，Fan Lin，et al.A Description－Logic－Based Preconditions／Effects Matchmaking Method for Semantic Web Services［J］.Journal of Xi’an JiaoTong University，2010，44（4）：39－42.

［11］Wikipedia.Descriptionlogic［EB／OL］.［2012－3－3］.http：／／en.wikipediaorg／wiki／Description＿logic.