A semantic matching method of design requirements and service resources in cloud manufacturing environment

鬲　玲1，敬石開(kāi)2，王宏君1

GE Ling1, JING Shi-kai2, WANG Hong-jun1

（1.北京神舟航天軟件技術(shù)有限公司，北京 100094；2.北京理工大學(xué) 機(jī)械與車(chē)輛學(xué)院，北京 100081）

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云制造環(huán)境下設(shè)計(jì)需求與服務(wù)資源的語(yǔ)義匹配方法

A semantic matching method of design requirements and service resources in cloud manufacturing environment

鬲玲1，敬石開(kāi)2，王宏君1

GE Ling1, JING Shi-kai2, WANG Hong-jun1

（1.北京神舟航天軟件技術(shù)有限公司，北京 100094；2.北京理工大學(xué) 機(jī)械與車(chē)輛學(xué)院，北京 100081）

摘 要：云制造環(huán)境下，為保證用戶能夠快速準(zhǔn)確地檢索到滿足設(shè)計(jì)需求的服務(wù)資源，提出了一個(gè)基于本體的設(shè)計(jì)需求和服務(wù)資源的多層次語(yǔ)義匹配模型。首先，分析了云制造的需求和服務(wù)的分類，并根據(jù)分類對(duì)服務(wù)資源進(jìn)行基于本體的形式化描述。在此基礎(chǔ)上，研究了該匹配模型的三個(gè)階段：基本信息匹配、功能屬性匹配和服務(wù)質(zhì)量匹配，并給出了每個(gè)階段的相似度算法，定量描述設(shè)計(jì)需求和服務(wù)資源的匹配程度，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)針對(duì)設(shè)計(jì)需求的智能匹配。最后，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

關(guān)鍵詞：云制造；本體；設(shè)計(jì)需求；服務(wù)資源；語(yǔ)義匹配；匹配度

0 引言

近年來(lái)，隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的成熟，一種面向服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化制造新模式—云制造應(yīng)運(yùn)而生。云制造技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)各類制造資源智能化管理和經(jīng)營(yíng)，為制造業(yè)由生產(chǎn)型向服務(wù)型轉(zhuǎn)變，提供了一種新的思路[1]。在云制造模式下，用戶能夠根據(jù)需求，隨時(shí)隨地、動(dòng)態(tài)、敏捷地使用云端制造資源池中的制造資源，充分體現(xiàn)了“分散資源集中使用，集中資源分散服務(wù)”的制造理念[2,3]。

云制造服務(wù)資源匹配是實(shí)現(xiàn)云制造的核心技術(shù)之一，它是指在云制造環(huán)境下，將用戶個(gè)性化的需求與功能多樣、種類繁多的云制造服務(wù)進(jìn)行匹配[4]，以尋求最能滿足需求的制造服務(wù)。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)服務(wù)資源匹配進(jìn)行了大量的研究。文獻(xiàn)[5]利用本體概念之間的包含關(guān)系，確定輸入輸出語(yǔ)句的匹配度，從而確定服務(wù)請(qǐng)求和服務(wù)資源的匹配等級(jí)（共四個(gè)等級(jí)）。此方法時(shí)效性強(qiáng)，但對(duì)于同一等級(jí)的服務(wù)匹配不能細(xì)致區(qū)分。文獻(xiàn)[6]運(yùn)用語(yǔ)義描述語(yǔ)言來(lái)定義語(yǔ)義距離，以實(shí)現(xiàn)近似服務(wù)匹配。因人工建立的語(yǔ)義距離會(huì)增大不確定性因素和工作量，所以此方法可靠性和實(shí)用性比較差。文獻(xiàn)[7]使用過(guò)程本體進(jìn)行查詢請(qǐng)求和Web服務(wù)的描述，提出一種基于過(guò)程本體的服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法。此方法極度依賴所建立的過(guò)程模型，方法實(shí)現(xiàn)的難度較大。文獻(xiàn)[8]建立了制造工藝約束信息模型和匹配資源能力信息模型，提出一種制造資源能力對(duì)于制造工藝要求的匹配程度評(píng)價(jià)和計(jì)算方法，用以解決虛擬企業(yè)聯(lián)盟中制造資源和制造工藝的匹配問(wèn)題。文獻(xiàn)[9]采用Web本體語(yǔ)言對(duì)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同產(chǎn)品開(kāi)發(fā)資源進(jìn)行描述，利用擴(kuò)展UDDI的方法進(jìn)行資源的語(yǔ)義級(jí)別匹配。

綜合上述，當(dāng)前大多數(shù)的匹配研究都是從技術(shù)的整體角度出發(fā)，雖然能夠?qū)崿F(xiàn)全局的資源匹配，在資源匹配的模型、定性描述等方面研究得較為深入，但在具體的資源匹配過(guò)程、量化的匹配算法方面的研究還不夠充分，并且大部分研究方法的時(shí)效性、實(shí)用性、實(shí)現(xiàn)難易度都不能令人滿意。因此本文從產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中設(shè)計(jì)人員發(fā)出的設(shè)計(jì)需求入手，首先分析云制造服務(wù)資源的分類，并引入本體對(duì)云制造服務(wù)資源進(jìn)行語(yǔ)義描述。在此基礎(chǔ)上，建立云制造環(huán)境下需求和服務(wù)的匹配模型，從基本信息、功能屬性、服務(wù)質(zhì)量三個(gè)層次對(duì)設(shè)計(jì)需求和服務(wù)資源的匹配進(jìn)行定量研究。

1 云制造環(huán)境下設(shè)計(jì)需求和服務(wù)資源的匹配模型

1.1 云制造需求的分類

云制造服務(wù)資源與客戶的需求任務(wù)密切相關(guān)，按照客戶在使用平臺(tái)時(shí)的任務(wù)種類，將云制造需求分為三類，包括：云設(shè)計(jì)需求，云制造需求和云購(gòu)買(mǎi)需求[10]。云制造需求是客戶通過(guò)給平臺(tái)提供制造加工所需的信息（工藝過(guò)程，工藝參數(shù)等），平臺(tái)返回零件或產(chǎn)品。云購(gòu)買(mǎi)需求是指客戶通過(guò)提供產(chǎn)品信息（價(jià)格、材料等），直接在平臺(tái)上購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品。云設(shè)計(jì)需求是指客戶通過(guò)提供一系列需求和指標(biāo)，如應(yīng)用環(huán)境，工作壓力，大小，使用壽命等，要求平臺(tái)提供設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)、3d模型或者包括參數(shù)，工藝過(guò)程等可直接制造加工的文件包。這類客戶群不需要對(duì)相關(guān)機(jī)械、產(chǎn)品研發(fā)知識(shí)很了解，僅僅需要知道滿足的工況條件以及工作任務(wù)或者外觀需求等。此類需求與服務(wù)資源的匹配度是本文研究的對(duì)象。

1.2 云制造服務(wù)資源的分類

借鑒以往對(duì)制造資源分類的研究成果，如文獻(xiàn)[8,11]，以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)對(duì)資源的需求，本文將面向產(chǎn)品研發(fā)的云制造資源分為三大類，分別為：軟件資源、知識(shí)資源和人力資源。其中，軟件資源是指在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中用到的軟件。知識(shí)資源包含產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中用到的所有的非物質(zhì)技術(shù)資源。

1.3 基于本體的需求和服務(wù)匹配框架

面向產(chǎn)品研發(fā)的云制造服務(wù)匹配過(guò)程主要包含三個(gè)參與角色，需求方、服務(wù)提供方和云制造平臺(tái)，需求方和服務(wù)方分別通過(guò)云制造平臺(tái)發(fā)布自己的需求和服務(wù)，云制造平臺(tái)對(duì)用戶需求和服務(wù)資源進(jìn)行語(yǔ)義匹配，返回給需求方最合適的資源。面向產(chǎn)品研發(fā)的云制造服務(wù)語(yǔ)義匹配框架如圖1所示。該框架由兩大模塊組成，分別為產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)本體庫(kù)和云制造服務(wù)語(yǔ)義匹配模塊，具體分析如下：

1）產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)本體庫(kù)

針對(duì)云制造平臺(tái)上的服務(wù)功能各異、種類繁多，缺乏統(tǒng)一的定義和描述方法的現(xiàn)狀，構(gòu)建產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)本體庫(kù)，通過(guò)本體庫(kù)提供領(lǐng)域內(nèi)的共享概念知識(shí)，使需求和服務(wù)間的概念能夠在語(yǔ)義層次上進(jìn)行匹配。產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)本體使用OWL語(yǔ)言描述，能夠規(guī)范地描述領(lǐng)域概念、概念的實(shí)例、概念的屬性等。其中，屬性是包含同義詞、性能參數(shù)、作用等。如圖2所示為面向汽車(chē)零部件研發(fā)的云制造服務(wù)的頂層本體片段（因篇幅所限，只列出部分概念）。

圖1　語(yǔ)義匹配框架

圖2　面向汽車(chē)零部件研發(fā)的云制造服務(wù)的頂層本體

2）云制造服務(wù)語(yǔ)義匹配模塊

語(yǔ)義匹配模塊根據(jù)本體庫(kù)提供的概念語(yǔ)義信息，將需求描述和服務(wù)描述中對(duì)應(yīng)的信息進(jìn)行語(yǔ)義匹配，確定信息間的語(yǔ)義匹配程度。該模塊包括三個(gè)部分，服務(wù)和需求描述、語(yǔ)義匹配引擎、匹配結(jié)果排序。其中，語(yǔ)義匹配引擎是產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)語(yǔ)義匹配的核心部分，該引擎所執(zhí)行的語(yǔ)義匹配方法及具體算法將在下一節(jié)中詳細(xì)研究。

需求和服務(wù)描述需參照?qǐng)D3，規(guī)范化描述的需求單元和服務(wù)單元是語(yǔ)義匹配的基礎(chǔ)?；拘畔樾枨蠡蚍?wù)的名稱和同義詞；功能屬性包含需求或服務(wù)的輸入、輸出，以及條件和效果。輸入/輸出屬性主要描述服務(wù)實(shí)現(xiàn)其功能所需要哪些輸入并將產(chǎn)生哪些輸出，而條件/效果屬性描述服務(wù)能夠被執(zhí)行的前提條件是什么，執(zhí)行后將產(chǎn)生什么樣的效果。服務(wù)質(zhì)量包含了時(shí)間、成本和誠(chéng)信度。

2 設(shè)計(jì)需求和資源服務(wù)的語(yǔ)義匹配實(shí)現(xiàn)流程

云制造服務(wù)語(yǔ)義匹配方法包含基本信息匹配、功能屬性匹配和服務(wù)質(zhì)量匹配三個(gè)階段。每層設(shè)定由用戶根據(jù)需求設(shè)定合適的閾值，并計(jì)算每層的相似度，與設(shè)置的閾值對(duì)比。相似度小于閾值的服務(wù)資源被過(guò)濾掉，并且不能進(jìn)入到下一層次的匹配。最后按照三個(gè)階段所占權(quán)重對(duì)各匹配度加權(quán)求和，獲取需求與服務(wù)的綜合匹配程度。

若產(chǎn)品研發(fā)云制造需求為Q=，產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)為P=，則設(shè)計(jì)需求與服務(wù)資源的匹配度形式化表示如下：

w1，w2，w3分別為三階段相似度的權(quán)重。滿足：

2.1 基本信息匹配

云制造服務(wù)名稱和同義詞都引用自領(lǐng)域本體中的概念，因此基本信息的匹配度可通過(guò)本體概念間相似度來(lái)度量。根據(jù)語(yǔ)義距離和語(yǔ)義相似性存在反向度量關(guān)系，可通過(guò)計(jì)算C1，C2間的語(yǔ)義距離來(lái)獲取概念C1，C2的相似度，如式(3)所示。

領(lǐng)域本體可被看作一個(gè)is-a類型的層次概念樹(shù)，即只存在所謂的上位/下位關(guān)系。則 C1，C2間的語(yǔ)義距離表示為連接它們最短路徑上的m條邊的權(quán)值w的總和（每一條邊的兩端都為父子關(guān)系），如式(4)所示：

從信息量的角度來(lái)闡述，本體概念所處層次越深，其所含的信息量越多，本文借鑒文獻(xiàn)[12]，利用父子本體概念間沒(méi)有共享的信息量來(lái)衡量父子概念間的語(yǔ)義距離，即：

n為父概念的直接子概念的數(shù)量，I(cip)和I(ci)分別為概念層次結(jié)構(gòu)樹(shù)中父概念cip和其子概念ci的語(yǔ)義信息量。而語(yǔ)義信息量的計(jì)算公式為：

其中p(c)為任一實(shí)例屬于本體概念c的概率。p(c)的計(jì)算本文借鑒文獻(xiàn)[13]的研究，利用領(lǐng)域本體本身作為統(tǒng)計(jì)源，根據(jù)其層次結(jié)構(gòu)來(lái)計(jì)算各概念節(jié)點(diǎn)的出現(xiàn)概率值。并約定：

概念root為本體根節(jié)點(diǎn)。最后對(duì)上述公式進(jìn)行代入和約簡(jiǎn)可得，概念Ci及父概念Cip的語(yǔ)義距離為：

概念C1，C2間的語(yǔ)義相似度為：

2.2 功能屬性匹配

產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)平臺(tái)的功能屬性包含輸入、輸出、條件和效果。需求P和資源Q的功能屬性綜合匹配度為各屬性匹配度的加權(quán)和（η1、η2、η3、η4為各屬性權(quán)重，如未特別強(qiáng)調(diào)，本文中的所有加權(quán)和的權(quán)重都相等），如式(10)所示。

輸入/輸出屬性引用自領(lǐng)域本體中的概念，如“設(shè)計(jì)參數(shù)”、“設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)”，同樣采用基于本體概念的相似度的計(jì)算方法（參考式(9)）。而條件/效果屬性中的參數(shù)是約束條件表達(dá)式，不是本體中的概念，無(wú)法使用語(yǔ)義相似度來(lái)衡量其匹配程度。此類約束語(yǔ)句主要由個(gè)體詞和謂詞組成，如：最高車(chē)速為130～150（km/h）中，個(gè)體詞為“最高車(chē)速”和“130～150（km/h）”，而“為”是謂詞。在進(jìn)行匹配運(yùn)算之前，首先要對(duì)約束語(yǔ)句進(jìn)行拆解，約束條件可如下表述：

云制造需求（或服務(wù)）P / E屬性約束條件={Object，Predicate，Paremeter}

第一個(gè)個(gè)體詞（Object）和謂詞（Predicate）來(lái)自于產(chǎn)品研發(fā)的云制造本體中的類、屬性、實(shí)例等，可以采用基于本體的語(yǔ)義相似度算法來(lái)計(jì)算匹配度（參考公式(9)）。第二個(gè)個(gè)體詞（Paremeter）為數(shù)值型約束條件，采用數(shù)值區(qū)間相似度算法。具體計(jì)算方法見(jiàn)公式(11)，式中使用縮寫(xiě)Pa代替Paremeter。

Pa1為需求的數(shù)值區(qū)間約束，Pa2為服務(wù)資源的數(shù)值區(qū)間約束。當(dāng)且僅當(dāng)Object匹配度超過(guò)給定閾值，且Predicate 精準(zhǔn)匹配時(shí)，才對(duì)Paremeter進(jìn)行相似度計(jì)算，三者加權(quán)求和作為整條語(yǔ)句的匹配度。需求P和資源Q 的P/E屬性約束條件相似度可參考式(12)。

表1　設(shè)計(jì)需求A和服務(wù)資源B、C的具體描述

2.3 服務(wù)質(zhì)量匹配

服務(wù)質(zhì)量匹配是云制造服務(wù)資源中的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，參數(shù)包括服務(wù)的時(shí)間、成本、誠(chéng)信度。這類指標(biāo)主要是數(shù)值參量，計(jì)算參考數(shù)值匹配算法，如式(13)所示。

如，當(dāng)服務(wù)的時(shí)間和成本低于需求所要求的時(shí)間和成本，則匹配度為1，反之為0。同樣的，需求P和資源Q的服務(wù)質(zhì)量的綜合匹配度為各指標(biāo)匹配度的加權(quán)和。

3 實(shí)例驗(yàn)證

結(jié)合汽車(chē)零部件產(chǎn)品研發(fā)云制造服務(wù)平臺(tái)，對(duì)以上方法的可行性和有效性，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。下表分別列出了設(shè)計(jì)需求A和服務(wù)資源B、服務(wù)資源C的具體描述。并設(shè)定各層次的匹配閾值分別為0.75，0.7，0.65，權(quán)重分別為0.2，0.6，0.2。

采用本文的匹配方法，對(duì)上述需求和資源進(jìn)行匹配。以A、B為例。

第一階段是基本信息匹配。同義詞統(tǒng)一為無(wú)，因此只需要對(duì)名稱進(jìn)行匹配，采用基于本體的概念相似度的匹配方法。如圖4所示為變速器領(lǐng)域的本體片段，（用來(lái)運(yùn)算的本體模型一般為4～5層，以待匹配的兩個(gè)概念中的較深層次作為最底層）。圖中本體概念旁邊的分?jǐn)?shù)為實(shí)例屬于該概念的概率，或者是該概念出現(xiàn)的概率，父子概念連線上的數(shù)據(jù)表示權(quán)重或者是兩個(gè)概念間的語(yǔ)義距離（具體算法參考式(8)，其中“傳動(dòng)系”為根節(jié)點(diǎn)，它的出現(xiàn)概率為1，語(yǔ)義信息量為0。以此類推。

由式(9)可得：

第二階段是功能屬性匹配。輸入輸出均來(lái)自于本體概念，采用基于本體的概念相似度的匹配方法，結(jié)果為完全匹配，均為1。條件效果匹配首先對(duì)約束語(yǔ)句進(jìn)行分解，得到{Object，Predicate，Paremeter}。其中對(duì)象和謂詞精準(zhǔn)匹配，對(duì)Paremeter采用數(shù)值區(qū)間相似度算法，以此加權(quán)求和獲得整個(gè)約束語(yǔ)句的匹配度。僅以條件1為例，可得：

圖4　變速器領(lǐng)域本體片段

對(duì)所有的功能屬性（輸入、輸出、條件、效果），加權(quán)求和可得：

第三階段，服務(wù)質(zhì)量匹配度為：

最后，加權(quán)求和，A、B綜合匹配度為：

根據(jù)描述信息，結(jié)合各層次的匹配方法，計(jì)算A、C各層次的匹配度。結(jié)果如表2所示，服務(wù)資源B匹配度大于服務(wù)資源C，并得出了具體的匹配度，驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

表2　匹配結(jié)果

4 結(jié)論

基于云制造設(shè)計(jì)任務(wù)和資源服務(wù)的匹配需求，提出云制造服務(wù)多層次匹配算法。在分析云制造服務(wù)類型的基礎(chǔ)上，利用本體描述語(yǔ)言對(duì)云制造服務(wù)進(jìn)行語(yǔ)義描述，建立了云制造需求與資源服務(wù)的匹配模型。并將模型的匹配過(guò)程分為基本信息匹配、功能屬性匹配和服務(wù)質(zhì)量匹配三個(gè)階段，給出了每一層的具體匹配內(nèi)容和相似度算法。試驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效區(qū)分不同云制

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作者簡(jiǎn)介：鬲玲（1988 -），女，陜西延安人，助理工程師，碩士，研究方向?yàn)橹R(shí)管理和云制造。

基金項(xiàng)目：北京市工程實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)新能力建設(shè)項(xiàng)目：面向高端裝備制造業(yè)的云制造技術(shù)；國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）：汽車(chē)及模具產(chǎn)業(yè)鏈設(shè)計(jì)制造協(xié)同服務(wù)平臺(tái)研發(fā)與應(yīng)用（2013AA040605）

收稿日期：2015-11-02

中圖分類號(hào)：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-0134(2016)01-0137-05