A novel integer linear model for reliability-centric service composition in cloud manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Cloud manufacturing, as a service-oriented approach for manufacturing systems, bridges physical resources with customer demands through resource sharing and smart manufacturing technologies, thereby enhancing production efficiency, service quality, and sustainability. Within this paradigm, the service composition problem, an NP-hard optimization challenge, has received sustained attention, and Quality of Service (QoS) metrics that combine cost, time, and reliability are commonly used to assess competing compositions. Because the resulting mixed-integer nonlinear formulation scales poorly beyond small instances, we focus on sequential compositions and transform the nonlinear reliability term into an additive logarithmic surrogate; the associated fixed-point weight is found with a bisection procedure that solves a series of mixed-integer linear programs of unchanged size. Cost is represented through time-dependent and time-independent pricing parameters, and the bilinear expression that arises is linearized with auxiliary inequalities, enabling precise cost analysis and a rational link between pricing and reliability. Experiments on 70 synthetic benchmark instances, reaching 240 tasks and 240 providers, show that the proposed approach reproduces global-solver results on small problems and improves the median solution quality over a tuned simulated annealing metaheuristic by 4%–16% while reducing run time by up to two orders of magnitude. Sensitivity analysis of the pricing parameters reveals how economic incentives steer service assignments between speed-dominated and reliability-dominated regimes. These findings demonstrate that reliability-aware, multi-criteria service selection can be computed at an industrial scale with modest computational resources, providing a practical decision support tool and a basis for extending QoS optimization to more complex workflow topologies and real-world data sets and can be replicated through a scenario wise approach to serve as a plug and play core for future stochastic or rolling horizon cloud manufacturing planners.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».