A robust service composition for a resilient cloud manufacturing service network
Notice bibliographique
Résumé
Modern manufacturing systems are undergoing a profound transformation through digitalization and interconnected processes, culminating in advanced paradigms like cloud manufacturing. However, ensuring the resilience of these systems against disruptions remains a critical challenge. This research addresses this gap by introducing a robust service composition strategy to enhance the resilience of cloud manufacturing networks. A Mixed-Integer Nonlinear Programming (MINLP) model is developed, incorporating subentropy to handle uncertainties across diverse scenarios. To solve the model, Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), and Simulated Annealing (SA) are employed, with PSO demonstrating superior performance. The proposed framework is validated using a real-world case study of ventilator production during the COVID-19 pandemic, showcasing its ability to enhance resilience through efficient resource allocation and industry collaborations. For Solving, PSO, GA, and SA algorithms are employed which PSO demonstrated superior performance. Comparative results highlight robustness of the model and efficacy of PSO in optimizing service compositions. This study makes a novel contribution by introducing subentropy-based uncertainty management to the field of cloud manufacturing and provides practical insights for designing resilient manufacturing networks. These findings have significant implications for both academics and practitioners, offering a comprehensive framework to improve the adaptability and continuity of cloud-based manufacturing systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».