CN111539635B - 一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法，包括以下步骤：A.基于制造服务协作特性构建具备群落特征的制造服务协作网络(manufacturing services collaboration network,MSC‑Net)模型；B.基于网络构成元素、服务信息及服务间协作关系特性，定义制造服务协作网络MSC‑Net 6类失效；C.基于MSC‑Net进行失效定位、类型识别及级联范围度量，检测制造服务协作失效及其级联；D.制造服务协作失效柔性恢复和级联牵制。本发明能够有效提高用户基于工业互联网平台开展制造服务协作的可靠性。

Description

一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法
技术领域
本发明属于面向服务的制造系统中制造服务协作技术领域，具体涉及一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法。
背景技术
在新一代信息技术与工业技术的融合背景下，大规模工业互联网平台出现，促使分布企业以服务的形式提供多种制造资源或能力协作完成平台用户提交的任务，即基于工业互联网平台的制造服务协作，成为社会化企业参与制造协作的发展趋势与关键技术手段。
针对制造服务协作，已有研究主要集中在网络建模、协作框架构建、性能优化等方面。然而，在工业互联网平台环境下，众多不确定因素会导致制造服务协作关系不明、失效分类不清、失效及其级联检测与消解策略不足等问题，进而导致平台的不可靠运行，用户在评估能否开展制造服务协作时不敢协作。对此，现有研究很少涉及。
制造服务协作过程中的单个服务协作服务或协作关系失效，会级联引发协作系统其他部分的级联失效，若不采取有效措施，则局部失效将会迅速传播，级联引发更大规模甚至整个协作系统的崩溃。所以寻求一种能够揭示制造服务协作失效级联及其消解的方法，对保障制造服务协作可靠性具有十分重要的意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题为：如何有效提高用户基于工业互联网平台开展制造服务协作的可靠性。为解决上述问题，本发明构建了制造服务协作网络模型，在此基础上研究了基于网络级联分析的制造服务协作失效消解的方法，提供一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法，该方法包括MSC-Net模型构建、MSC-Net6类失效定义及分类、制造服务协作失效及其级联检测、制造服务协作失效柔性恢复与级联牵制四个步骤。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法，包括步骤：
步骤A.制造服务协作网络模型构建；提取制造服务协作网络的特性；将提交至工业互联网平台参与协作的制造服务抽象成网络节点，将制造服务之间的协作关系抽象成网络中的边，构建制造服务协作网络MSC-Net模型；或者，基于复杂网络的群落理论，MSC-Net模型表示为由群落及群落之间的互补边组成；
步骤B.MSC-Net模型失效定义及分类；基于网络构成元素、服务信息及服务间协作关系特性，将MSC-Net模型失效分为6类失效：节点状态失效、节点功能失效、节点载荷失效、互补边输入输出I/O不及时失效、互补边I/O不对等失效、相似边配比失效；
步骤C.制造服务协作失效及其级联检测；基于MSC-Net串联、并联、循环和选择四种基本网络结构，判定失效发生位置；根据制造服务的能力、任务需求和服务实际执行状况之间的关系，识别失效类型；根据每类失效的发生机理，以及不同失效之间的级联关系，分析6类失效在四种基本网络结构中的规则，检测失效是否级联，并度量失效级联范围；
步骤D.制造服务协作失效柔性恢复与级联牵制；针对失效级联前和失效级联后两种状况，进行失效级联前的失效柔性恢复和失效级联后的失效级联牵制。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明构建了制造服务协作网络MSC-Net模型，充分考虑了制造服务协作网络特性，即相似类协作关系和互补类协作关系、协作服务单一功能和多功能并存、群落结构特性和动态性，更加准确的刻画了工业互联网复杂环境下制造服务协作。
(2)本发明结合MSC-Net的构成元素及其信息描述，定义了MSC-Net6种失效，为基于工业互联网平台开展制造服务协作过程中，出现的失效分类不清的问题，提供了具体的分类方法。
(3)本发明结合MSC-Net串联、并联、循环和选择四种基本网络结构，对失效进行定位；从服务能力、任务需求和服务实际执行状况之间的关系出发，解决了失效识别问题；分析了MSC-Net6类失效在串联、并联、循环、选择四类基本网络结构中的级联规则，为解决制造服务协作失效传播路径不一的问题，提供了制造服务协作网络失效的级联判定与范围度量方法，为制造服务协作失效及其级联提供了一种有效的检测方法。
(4)本发明为有效控制MSC-Net失效的级联传播，基于多种消解策略，对MSC-Net6类失效级联进行消解，解决了失效发生级联前以及失效级联发生后的消解问题，提升了用户基于平台开展制造服务协作的可靠性。
附图说明
图1为本发明一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法的流程图；
图2为制造服务协作网络MSC-Net的构成示意图；
图3为制造服务协作网络MSC-Net6类失效分类图；
图4为制造服务协作网络MSC-Net6类失效在四种基本结构中的级联规则对应关系图；
图5为制造服务协作网络MSC-Net6类失效级联示意图；
图6为制造服务协作网络MSC-Net 6类失效级联的控制流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明涉及一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法，该方法包括MSC-Net模型构建、MSC-Net 6类失效定义及分类、制造服务协作失效及其级联检测、制造服务协作失效柔性恢复与级联牵制四个步骤。本发明为解决工业互联网环境下制造服务按需协作过程中，协作关系不明、失效分类不清、失效及其级联检测与消解策略不足等问题，提供了有效的解决方法，能够提高用户基于工业互联网平台开展制造服务协作的可靠性。
本发明的流程图如图1所示，具体实施方式如下：
步骤A，如图2所示，制造服务协作网络MSC-Net模型的构建的具体实施方式如下：
A1：提取MSC-Net的特征，包括互补类与相似类协作关系、服务节点功能单一性与多样性并存、群落结构特征和动态性；
A2：所述构建的MSC-Net模型为MSCNet＝<S，E，W>，其中S表示的协作服务节点集合能被描述为S＝{si|i＝1，2，...，Ns}，其中si表示任一服务节点，Ns表示MSCNet中的节点个数；E表示的协作关系边集合能被描述为E＝{eij|eij＝-1，0，1；i，j＝1，2，...，Ns}，其中eij表示两服务节点si与sj之间的协作关系边，eij＝-1表示两服务节点si与sj之间为相似协作关系，eij＝1表示两服务节点si与sj之间为互补协作关系，eij＝0表示两节点之间无协作关系；W表示的两服务节点si与sj的可协作关系强度集合能被描述为W＝{wij|wij∈(0，1]；i，j＝1，2，...，Ns}，其中wij表示服务节点si与sj的可协作关系强度；
A3：所述构建的MSC-Net模型，群落是由功能相似的服务节点组成，能被描述为C＝{Cm|m＝1，2，...，NC}，其中Cm表示任一群落，NC表示MSCNet中的群落个数；群落内所有服务节点间彼此以相似边相连；群落间由两群落内的服务节点间的互补边相连，两群落Cm和Cm′之间的互补边集合能被描述为
Figure BDA0002468563240000031
因此，MSCNet也能被描述为
Figure BDA0002468563240000032
其中
Figure BDA0002468563240000033
表示群落Cm和Cm′之间的互补边；
A4：所述构建的MSC-Net模型，任意服务节点si能被描述为
Figure BDA0002468563240000034
Figure BDA0002468563240000035
该描述包括服务节点si的功能
Figure BDA0002468563240000036
输入si-input、输出si-output、QoSsi-qos、载荷
Figure BDA0002468563240000041
状态si-state信息；服务节点si的功能
Figure BDA0002468563240000042
能被表示为
Figure BDA0002468563240000043
其中L表示服务si的功能个数，能被表示为：
Figure BDA0002468563240000044
其中
Figure BDA0002468563240000045
表示服务si第k个功能，
Figure BDA0002468563240000046
表示服务si第k个功能对应的输入，
Figure BDA0002468563240000047
表示服务si第k个功能对应的输出，
Figure BDA0002468563240000048
表示服务si第k个功能对应的QoS；服务节点si的载荷
Figure BDA0002468563240000049
能被表示为
Figure BDA00024685632400000410
Figure BDA00024685632400000411
其中
Figure BDA00024685632400000412
表示服务si第k个功能对应的载荷，
Figure BDA00024685632400000413
表示服务si第k个功能对应的最小载荷和最大载荷；服务节点si的状态si-state能被表示为：
Figure BDA00024685632400000414
A5：所述构建的MSC-Net模型，群落内的服务节点间由相似边连接，设定为无向边，用eij＝-1表示；若服务节点si与sj相似，则
Figure BDA00024685632400000415
si和sj的相似可协作关系强度能被表示为
Figure BDA00024685632400000416
由于服务节点功能的多样性，根据服务间功能的关系能够得到三种相似关系及其判定规则：①对等相似，服务节点si与sj的功能完全相同，能够相互替代：
Figure BDA00024685632400000417
wij＝1；②包含相似，服务节点sj的功能是si的功能的一部分：
Figure BDA00024685632400000418
③部分相似，服务节点si与sj功能的交集，既是si的部分功能，也是sj的部分功能：
Figure BDA00024685632400000419
且
Figure BDA00024685632400000420
A6：所述构建的MSC-Net模型，群落之间是由互补边连接，设定为有向边，用eij＝1表示；设定si是群落Cm内的服务节点，sj是群落Cm′内的服务节点，si和sj的互补可协作关系强度能被表示为
Figure BDA00024685632400000421
根据两群落内的节点个数能够得到四种不同的互补协作关系及其判定规则：①一对一组合，群落Cm有唯一的节点输出至群落Cm′，Cm′来自Cm有唯一的节点输入：|Cm|＝|Cm′|＝1且si-output＝sj-input；此时，wij＝1，si与sj间的互补协作强度最大；②一对多组合，群落Cm有唯一的节点输出至Cm′，群落Cm′来自Cm有多个节点输入：|Cm|＝1且|Cm′|＞1且
Figure BDA00024685632400000422
③多对一组合，群落Cm有多个节点输出至Cm′，群落Cm′来自Cm有唯一的节点输入：|Cm|＞1且|Cm′|＝1且
Figure BDA00024685632400000423
Figure BDA00024685632400000424
④多对多组合，群落Cm有多个节点输出至Cm′，群落Cm′来自Cm有多个节点输入：|Cm|＞1且|Cm′|＞1且
Figure BDA0002468563240000051
且
Figure BDA0002468563240000052
Figure BDA0002468563240000053
A7：所述构建的MSC-Net模型，群落判定规则：①对于任意两服务节点si与sj，若si与sj之间的关系满足步骤A5中相似边的判定条件，则判定si与sj为同一个群落内的相似服务节点；②对于任意两无向相似边eij和ei′j′，若服务节点si、sj与si′、sj′之间的关系满足步骤A5中相似边的判定条件，即四个服务节点相似，则判定eij与ei′j′为同一群落内相似边，服务节点si、si′、sj、sj′处于同一群落；③对于任意两有向互补边eij和ei′j′，若服务节点si与si′之间的关系、sj与sj′之间的关系同时满足步骤A5中相似边的判定条件，即si与si′相似，且sj与sj′相似，则判定eij与ei′j′为两群落间的互补边。
步骤B，如图3所示，MSC-Net失效定义及分类的具体实施方式如下：
B1：根据制造服务协作网络MSC-Net构成元素，将MSC-Net失效分为节点失效、互补边失效和相似边失效；
B2：根据服务的状态、功能和载荷信息，进一步定义三种服务信息引起的失效，即将节点失效分为节点状态失效，简称失效a、节点功能失效，简称失效b、节点载荷失效，简称失效c；
B3：根据服务间互补协作关系及时性和对等性的特征，进一步定义互补边的两种特征引起的失效，即将互补边失效分为互补边I/O不及时失效，简称失效d，和互补边I/O不对等失效，简称失效e；
B4：根据任务在具有相似协作关系的服务间进行载荷分配这一特征，进一步将相似边失效定义为相似边配比失效，简称失效f。
步骤C，如图4、5、6所示，制造服务协作失效及其级联检测的具体实施方式如下：
C1：基于MSC-Net的四类基本结构，即串联结构、并联结构、循环结构和选择结构，判定失效发生在MSC-Net的哪一位置；
C2：设定分配给群落Cm的任务为Tm，对应调用的是服务节点si的第k个功能，任务Tm可被描述为
Figure BDA0002468563240000054
该描述包括任务Tm的输入
Figure BDA0002468563240000055
输出
Figure BDA0002468563240000056
载荷
Figure BDA0002468563240000057
起始时间
Figure BDA0002468563240000058
和终止时间
Figure BDA0002468563240000059
其中，满足
Figure BDA00024685632400000510
且
Figure BDA00024685632400000511
根据任务需求、服务能力和服务实际执行任务状况之间的关系，识别失效类型，具体步骤如下：
C2-1：判断失效类型是否是节点失效，若是节点失效，则当
Figure BDA00024685632400000512
时，si-sate＝0，则判定失效类型是节点状态失效，进入步骤C3-1；当
Figure BDA00024685632400000513
时，si-sate＝1，则节点状态正常，进入下一步；若不是节点失效，则进入步骤C2-4；其中t表示服务si执行任务Tm的时间；
C2-2：若
Figure BDA0002468563240000061
或
Figure BDA0002468563240000062
或
Figure BDA0002468563240000063
则判定失效类型是节点si功能失效，进入步骤C3-1；若
Figure BDA0002468563240000064
且
Figure BDA0002468563240000065
且
Figure BDA0002468563240000066
则节点si功能正常，进入下一步；其中si-input和si-output表示si执行任务Tm的实际输入和输出，si-qos表示si执行任务Tm的实际QoS；
C2-3：若
Figure BDA0002468563240000067
或者当
Figure BDA0002468563240000068
时，
Figure BDA0002468563240000069
或
Figure BDA00024685632400000610
则判定失效类型是节点si载荷失效，进入步骤C3-1；若
Figure BDA00024685632400000611
且
Figure BDA00024685632400000612
Figure BDA00024685632400000613
则节点si载荷正常，结束；其中si-load表示si执行任务Tm的实际载荷，
Figure BDA00024685632400000614
表示任务Tm分配给si的载荷；
C2-4：判断失效类型是否是互补边失效，若是互补边失效，则若
Figure BDA00024685632400000615
则判定失效类型是互补边eijI/O不及时失效，进入步骤C3-1；若
Figure BDA00024685632400000616
则互补边I/O及时性正常，进入下一步；若不是互补边失效，则进入步骤C2-6；其中
Figure BDA00024685632400000617
表示si输出到sj的时间，
Figure BDA00024685632400000618
表示si执行任务Tm的终止时间，
Figure BDA00024685632400000619
表示sj执行任务Tm′的起始时间，Tm′表示分配给群落Cm′内服务的任务；
C2-5：
Figure BDA00024685632400000620
且
Figure BDA00024685632400000621
若si-output≠sj-input，则判定失效类型是互补边eijI/O不对等失效，进入步骤C3-1；若
Figure BDA00024685632400000622
则互补边eijI/O对等，结束；其中Tm′表示分配给群落Cm′内服务的任务，
Figure BDA00024685632400000623
Figure BDA00024685632400000624
表示群落Cm′内服务执行任务Tm′的输入，sj-input表示sj执行任务Tm′的实际输入；
C2-6：若
Figure BDA00024685632400000625
则判定失效类型是相似边eij配比失效，进入下一步；若
Figure BDA00024685632400000626
则相似边eij配比正常，结束；其中任务Tm分配载荷的规则遵循节点最大载荷比进行分配，si，sj∈Cm，si-load与sj-load表示si和sj执行任务Tm的实际载荷，si-load：sj-load表示si和sj执行任务Tm的实际载荷比，
Figure BDA00024685632400000632
表示服务sj第kj个功能对应的最大载荷，
Figure BDA00024685632400000628
与
Figure BDA00024685632400000629
表示Tm分配给si和sj的载荷，
Figure BDA00024685632400000630
表示Tm分配给si和sj的载荷比，且满足
Figure BDA00024685632400000631
C3：判断失效是否会发生级联并度量失效级联的范围，具体包括以下步骤：
C3-1：判断失效是否会发生级联，若失效会发生级联，则进入下一步，否则进入步骤D1；
C3-2：判断失效是否已发生级联，若失效尚未发生级联，则进入步骤D1，否则根据失效类型，按照以下规则度量失效级联范围，根据度量得到的失效级联范围进入步骤D4：
若失效类型是失效a，则其在四类基本网络结构中的级联遵循以下规则1-4：
规则1.后续网络的节点被级联引发失效a，后续网络的互补边发生失效d，且这种失效会继续级联传播下去；
规则2.在并联结构中，对与失效节点具有并联关系的节点和边不产生级联影响；
规则3.在选择结构中，对与失效节点具有选择关系的节点和边不产生级联影响；
规则4.在串联、并联、选择结构中，若失效节点无后续节点，则不会发生级联失效；
若失效类型是失效b，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则1和规则2；此外，还遵循以下规则5-7：
规则5.在串联结构和并联结构中，若失效节点无后续节点，则不会发生级联失效；
规则6.节点功能发生失效，但对后续网络的节点功能无级联影响，保持正常；
规则7.在选择结构中，选择结构中的其他节点保持正常，但失效节点与选择结构中的相似节点间的相似边发生失效f；
若失效类型是失效c，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则2、规则5和规则7；此外，还遵循以下规则8：
规则8.后续网络的互补边保持正常，后续网络的节点会受级联影响发生失效c，且这种失效会级联传播下去；
若失效类型是失效d，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则1、规则2和规则3；
若失效类型是失效e，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则2和规则8；此外，还遵循规则9：
规则9.在选择结构中，选择结构中的其他节点保持正常，但失效互补边的输出节点与选择结构中的相似节点间的相似边发生失效f；
若失效类型是失效f，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则8；此外，还遵循规则10：
规则10.相似边配比失效级联引发其连接的两节点发生失效c，并引发选择结构中两节点与其他相似节点间的相似边发生失效f。
步骤D，如图6所示，制造服务协作失效柔性恢复与级联牵制的具体实施方式如下：
D1：判断失效能否恢复，若失效能恢复则进入下一步，否则进入步骤D3；
D2：根据失效类型，采取相应的失效恢复策略，具体为：若是失效a或失效d，则采取状态补偿策略，后续网络服务节点将其执行时间压缩，以补偿级联失效带来的状态延迟；若是失效b，则采取功能修复策略；若是失效c或失效f，则采取载荷重分配策略，失效c的载荷重分配策略是将
Figure BDA0002468563240000081
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si的服务节点；失效f的载荷重分配策略是恢复相似边相连的两服务节点的原载荷分配比；若是失效e，则采用重试策略，重试将si输出至sj；
D3：节点替换；若是节点失效，则在失效节点所在群落中选取相似节点进行单一节点替换；若是互补边失效，则将互补边的输出节点进行替换；若是相似边失效，则将相似边所连的两节点进行替换；
D4：根据步骤C3-2得到的失效级联范围，采取相应的级联牵制措施，具体为：若失效级联仅遵循规则1，则根据失效级联范围采取状态补偿策略；若失效级联同时遵循规则1和规则6，进行功能修复，并根据失效级联范围补偿状态。判断上述策略是否可行，若可行，则结束，否则进入下一步；
D5：步骤D4中的策略不可行则按照进行载荷重分配，将
Figure BDA0002468563240000082
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si的节点，并进行状态补偿；若失效级联仅遵循规则8，进行载荷重分配，将
Figure BDA0002468563240000083
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si的节点，并进行状态补偿；若失效级联同时遵循规则8和规则10，进行载荷重分配并进行状态补偿，载荷重分配是将
Figure BDA0002468563240000084
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si和sj的节点；判断上述策略是否可行，若可行，则结束，否则进入下一步；
D6：进行级联失效整体/局部逐级替换。
综上，本发明公开了一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法，包括以下步骤：MSC-Net模型构建、MSC-Net失效定义及分类、制造服务协作失效及其级联检测、制造服务协作失效柔性恢复与级联牵制。本发明为解决工业互联网环境下制造服务按需协作过程中，协作关系不明、失效分类不清、失效传播路径不一、失效及其级联消解策略不足等问题，提供了有效的解决方法，能够提高用户基于工业互联网平台开展制造服务协作的可靠性。
本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于网络级联分析的制造服务协作失效消解方法，其特征在于，包括步骤如下：
步骤A.制造服务协作网络模型构建；提取制造服务协作网络的特性；将提交至工业互联网平台参与协作的制造服务抽象成网络节点，将制造服务之间的协作关系抽象成网络中的边，构建制造服务协作网络MSC-Net模型；或者，基于复杂网络的群落理论，MSC-Net模型表示为由群落及群落之间的互补边组成；
步骤B.MSC-Net模型失效定义及分类；基于网络构成元素、服务信息及服务间协作关系特性，将MSC-Net模型失效分为6类失效：节点状态失效、节点功能失效、节点载荷失效、互补边输入输出I/O不及时失效、互补边I/O不对等失效、相似边配比失效；
步骤C.制造服务协作失效及其级联检测；基于MSC-Net串联、并联、循环和选择四种基本网络结构，判定失效发生位置；根据制造服务的能力、任务需求和服务实际执行状况之间的关系，识别失效类型；根据每类失效的发生机理，以及不同失效之间的级联关系，分析6类失效在四种基本网络结构中的规则，检测失效是否级联，并度量失效级联范围；
步骤D.制造服务协作失效柔性恢复与级联牵制；针对失效级联前和失效级联后两种状况，进行失效级联前的失效柔性恢复和失效级联后的失效级联牵制；
所述步骤A具体包括：
A1：提取MSC-Net的特征，包括互补类与相似类协作关系、服务节点功能单一性与多样性并存、群落结构特征和动态性；
A2：所述构建的MSC-Net模型为MSCNet＝<S，E，W>，其中S表示的协作服务节点集合能被描述为S＝{si|i＝1，2，...，Ns}，其中si表示任一服务节点，Ns表示MSCNet中的节点个数；E表示的协作关系边集合能被描述为E＝{eij|eij＝-1，0，1；i，j＝1，2，...，Ns}，其中eij表示两服务节点si与sj之间的协作关系边，eij＝-1表示两服务节点si与sj之间为相似协作关系，eij＝1表示两服务节点si与sj之间为互补协作关系，eij＝0表示两节点之间无协作关系；W表示的两服务节点si与sj的可协作关系强度集合能被描述为W＝{wij|wij∈(0，1]；i，j＝1，2，...，Ns}，其中wij表示服务节点si与sj的可协作关系强度；
A3：所述构建的MSC-Net模型，群落是由功能相似的服务节点组成，能被描述为C＝{Cm|m＝1，2，...，NC}，其中Cm表示任一群落，NC表示MSCNet中的群落个数；群落内所有服务节点间彼此以相似边相连；群落间由两群落内的服务节点间的互补边相连，两群落Cm和Cm′之间的互补边集合能被描述为
Figure FDA0003294523710000011
因此，MSCNet也能被描述为
Figure FDA0003294523710000021
其中
Figure FDA0003294523710000022
表示群落Cm和Cm′之间的互补边；
A4：所述构建的MSC-Net模型，任意服务节点si能被描述为
Figure FDA0003294523710000023
Figure FDA0003294523710000024
该描述包括服务节点si的功能
Figure FDA0003294523710000025
输入si_input、输出si_output、QoSsi_qos、载荷
Figure FDA0003294523710000026
状态si_state信息，si_load表示服务si的实时载荷；服务节点si的功能
Figure FDA0003294523710000027
被表示为
Figure FDA0003294523710000028
Figure FDA0003294523710000029
其中L表示服务si的功能个数，能被表示为：
Figure FDA00032945237100000210
其中
Figure FDA00032945237100000211
表示服务si第k个功能，
Figure FDA00032945237100000212
表示服务si第k个功能对应的输入，
Figure FDA00032945237100000213
表示服务si第k个功能对应的输出，
Figure FDA00032945237100000214
表示服务si第k个功能对应的QoS；服务节点si的载荷
Figure FDA00032945237100000215
能被表示为
Figure FDA00032945237100000216
Figure FDA00032945237100000217
其中
Figure FDA00032945237100000218
表示服务si第k个功能对应的载荷，
Figure FDA00032945237100000219
表示服务si第k个功能对应的最小载荷和最大载荷；服务节点si的状态si_state被表示为：
Figure FDA00032945237100000220
A5：所述构建的MSC-Net模型，群落内的服务节点间由相似边连接，设定为无向边，用eij＝-1表示；若服务节点si与sj相似，则
Figure FDA00032945237100000221
si和sj的相似可协作关系强度能被表示为
Figure FDA00032945237100000222
由于服务节点功能的多样性，根据服务间功能的关系能够得到三种相似关系及其判定规则：①对等相似，服务节点si与sj的功能完全相同，能够相互替代：
Figure FDA00032945237100000223
Figure FDA00032945237100000224
wij＝1；②包含相似，服务节点sj的功能是si的功能的一部分：
Figure FDA00032945237100000225
③部分相似，服务节点si与sj功能的交集，既是si的部分功能，也是sj的部分功能：
Figure FDA00032945237100000226
Figure FDA00032945237100000227
且
Figure FDA00032945237100000228
A6：所述构建的MSC-Net模型，群落之间是由互补边连接，设定为有向边，用eij＝1表示；设定si是群落Cm内的服务节点，sj是群落Cm′内的服务节点，si和sj的互补可协作关系强度能被表示为
Figure FDA00032945237100000229
根据两群落内的节点个数能够得到四种不同的互补协作关系及其判定规则：①一对一组合，群落Cm有唯一的节点输出至群落Cm′，Cm′来自Cm有唯一的节点输入：|Cm|＝|Cm′|＝1且si_output＝sj_input；此时，wij＝1，si与sj间的互补协作强度最大；②一对多组合，群落Cm有唯一的节点输出至Cm′，群落Cm′来自Cm有多个节点输入：|Cm|＝1且|Cm′|＞1且
Figure FDA0003294523710000031
③多对一组合，群落Cm有多个节点输出至Cm′，群落Cm′来自Cm有唯一的节点输入：|Cm|＞1且|Cm′|＝1且
Figure FDA0003294523710000032
④多对多组合，群落Cm有多个节点输出至Cm′，群落Cm′来自Cm有多个节点输入：|Cm|＞1且|Cm′|＞1且
Figure FDA0003294523710000033
且
Figure FDA0003294523710000034
Figure FDA0003294523710000035
A7：所述构建的MSC-Net模型，群落判定规则为：①对于任意两服务节点si与sj，若si与sj之间的关系满足步骤A5中相似边的判定条件，则判定si与sj为同一个群落内的相似服务节点；②对于任意两无向相似边eij和ei′j′，若服务节点si、sj与si′、sj′之间的关系满足步骤A5中相似边的判定条件，即四个服务节点相似，则判定eij与ei′j′为同一群落内相似边，服务节点si、si′、sj、sj′处于同一群落；③对于任意两有向互补边eij和ei′j′，若服务节点si与si′之间的关系、sj与sj′之间的关系同时满足步骤A5中相似边的判定条件，即si与si′相似，且sj与sj′相似，则判定eij与ei′j′为两群落间的互补边；
所述步骤B具体包括：
B1：根据制造服务协作网络MSC-Net构成元素，将MSC-Net失效分为节点失效、互补边失效和相似边失效；
B2：根据服务的状态、功能和载荷信息，进一步定义三种服务信息引起的失效，即将节点失效分为节点状态失效，简称失效a、节点功能失效，简称失效b、节点载荷失效，简称失效c；
B3：根据服务间互补协作关系及时性和对等性的特征，进一步定义互补边的两种特征引起的失效，即将互补边失效分为互补边I/O不及时失效，简称失效d，和互补边I/O不对等失效，简称失效e；
B4：根据任务在具有相似协作关系的服务间进行载荷分配这一特征，进一步将相似边失效定义为相似边配比失效，简称失效f；
所述步骤C具体包括：
C1：基于MSC-Net的四类基本结构，即串联结构、并联结构、循环结构和选择结构，判定失效发生在MSC-Net的哪一位置；
C2：设定分配给群落Cm的任务为Tm，对应调用的是服务节点si的第k个功能，任务Tm被描述为
Figure FDA0003294523710000036
该描述包括任务Tm的输入
Figure FDA0003294523710000037
输出
Figure FDA0003294523710000041
载荷
Figure FDA0003294523710000042
起始时间
Figure FDA0003294523710000043
和终止时间
Figure FDA0003294523710000044
其中，满足
Figure FDA0003294523710000045
且
Figure FDA0003294523710000046
根据任务需求、服务能力和服务实际执行任务状况之间的关系，识别失效类型，具体步骤如下：
C2-1：判断失效类型是否是节点失效，若是节点失效，则当
Figure FDA0003294523710000047
时，si_sate＝0，则判定失效类型是节点状态失效，进入步骤C3-1；当
Figure FDA0003294523710000048
时，si_sate＝1，则节点状态正常，进入下一步；若不是节点失效，则进入步骤C2-4；其中t表示服务si执行任务Tm的时间；
C2-2：若
Figure FDA0003294523710000049
或
Figure FDA00032945237100000410
或
Figure FDA00032945237100000411
则判定失效类型是节点si功能失效，进入步骤C3-1；若
Figure FDA00032945237100000412
且
Figure FDA00032945237100000413
且
Figure FDA00032945237100000414
则节点si功能正常，进入下一步；其中si_input和si_output表示si执行任务Tm的实际输入和输出，si_qos表示si执行任务Tm的实际QoS；
C2-3：若
Figure FDA00032945237100000415
或者当
Figure FDA00032945237100000416
时，
Figure FDA00032945237100000417
或
Figure FDA00032945237100000418
Figure FDA00032945237100000419
则判定失效类型是节点si载荷失效，进入步骤C3-1；若
Figure FDA00032945237100000420
且
Figure FDA00032945237100000421
则节点si载荷正常，结束；其中si_load表示si执行任务Tm的实际载荷，
Figure FDA00032945237100000422
表示任务Tm分配给si的载荷；
C2-4：判断失效类型是否是互补边失效，若是互补边失效，则若
Figure FDA00032945237100000423
则判定失效类型是互补边eijI/O不及时失效，进入步骤C3-1；若
Figure FDA00032945237100000424
则互补边I/O及时性正常，进入下一步C2-5；若不是互补边失效，则进入步骤C2-6；其中
Figure FDA00032945237100000425
表示si输出到sj的时间，
Figure FDA00032945237100000426
表示si执行任务Tm的终止时间，
Figure FDA00032945237100000427
表示sj执行任务Tm′的起始时间，Tm′表示分配给群落Cm′内服务的任务；
C2-5：
Figure FDA00032945237100000428
且
Figure FDA00032945237100000429
若si_output≠sj_input，则判定失效类型是互补边eijI/O不对等失效，进入步骤C3-1；若
Figure FDA00032945237100000430
则互补边eijI/O对等，结束；其中Tm′表示分配给群落Cm′内服务的任务，sj∈Cm′，
Figure FDA00032945237100000431
表示群落Cm′内服务执行任务Tm′的输入，sj_input表示sj执行任务Tm′的实际输入；
C2-6：若si_load：
Figure FDA00032945237100000432
则判定失效类型是相似边eij配比失效，进入下一步；若si_load：
Figure FDA00032945237100000433
则相似边eij配比正常，结束；其中任务Tm分配载荷的规则遵循节点最大载荷比进行分配，si，sj∈Cm，si_load与sj_load表示si和sj执行任务Tm的实际载荷，si_load：sj_load表示si和sj执行任务Tm的实际载荷比，
Figure FDA0003294523710000051
表示服务sj第kj个功能对应的最大载荷，
Figure FDA0003294523710000057
与
Figure FDA0003294523710000058
表示Tm分配给si和sj的载荷，
Figure FDA0003294523710000054
表示Tm分配给si和sj的载荷比，且满足
Figure FDA0003294523710000055
Figure FDA0003294523710000056
C3：判断失效是否会发生级联并度量失效级联的范围；
所述步骤C中的C3：判断失效是否会发生级联并度量失效级联的范围，具体包括以下步骤：
C3-1：判断失效是否会发生级联，若失效会发生级联，则进入下一步，否则进入步骤D1；
C3-2：判断失效是否已发生级联，若失效尚未发生级联，则进入步骤D1，否则根据失效类型，按照预定规则度量失效级联范围，根据度量得到的失效级联范围进入步骤D4；
所述步骤C3-2中，按照预定规则度量失效级联范围，具体包括：
若失效类型是失效a，则其在四类基本网络结构中的级联遵循以下规则1-4：
规则1.后续网络的节点被级联引发失效a，后续网络的互补边发生失效d，且这种失效会继续级联传播下去；
规则2.在并联结构中，对与失效节点具有并联关系的节点和边不产生级联影响；
规则3.在选择结构中，对与失效节点具有选择关系的节点和边不产生级联影响；
规则4.在串联、并联、选择结构中，若失效节点无后续节点，则不会发生级联失效；
若失效类型是失效b，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则1和规则2；此外，还遵循以下规则5-7：
规则5.在串联结构和并联结构中，若失效节点无后续节点，则不会发生级联失效；
规则6.节点功能发生失效，但对后续网络的节点功能无级联影响，保持正常；
规则7.在选择结构中，选择结构中的其他节点保持正常，但失效节点与选择结构中的相似节点间的相似边发生失效f；
若失效类型是失效c，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则2、规则5和规则7；此外，还遵循以下规则8：
规则8.后续网络的互补边保持正常，后续网络的节点会受级联影响发生失效c，且这种失效会级联传播下去；
若失效类型是失效d，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则1、规则2和规则3；
若失效类型是失效e，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则2和规则8；此外，还遵循规则9：
规则9.在选择结构中，选择结构中的其他节点保持正常，但失效互补边的输出节点与选择结构中的相似节点间的相似边发生失效f；
若失效类型是失效f，则其在四类基本网络结构中的级联遵循上述规则8；此外，还遵循规则10：
规则10.相似边配比失效级联引发其连接的两节点发生失效c，并引发选择结构中两节点与其他相似节点间的相似边发生失效f；
所述步骤D具体包括：
D1：判断失效能否恢复，若失效能恢复则进入下一步，否则进入步骤D3；
D2：根据失效类型，采取相应的失效恢复策略，具体为：若是失效a或失效d，则采取状态补偿策略，后续网络服务节点将其执行时间压缩，以补偿级联失效带来的状态延迟；若是失效b，则采取功能修复策略；若是失效c或失效f，则采取载荷重分配策略，失效c的载荷重分配策略是将
Figure FDA0003294523710000061
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si的服务节点；失效f的载荷重分配策略是恢复相似边相连的两服务节点的原载荷分配比；若是失效e，则采用重试策略，重试将si输出至sj；
D3：节点替换；若是节点失效，则在失效节点所在群落中选取相似节点进行单一节点替换；若是互补边失效，则将互补边的输出节点进行替换；若是相似边失效，则将相似边所连的两节点进行替换；
D4：根据步骤C3-2得到的失效级联范围，采取相应的级联牵制措施，具体为：若失效级联仅遵循规则1，则根据失效级联范围采取状态补偿策略；若失效级联同时遵循规则1和规则6，进行功能修复，并根据失效级联范围补偿状态，判断上述策略是否可行，若可行，则结束，否则进入下一步；
D5：步骤D4中的策略不可行则按照进行载荷重分配，将
Figure FDA0003294523710000062
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si的节点，并进行状态补偿；若失效级联仅遵循规则8，进行载荷重分配，将
Figure FDA0003294523710000063
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si的节点，并进行状态补偿；若失效级联同时遵循规则8和规则10，进行载荷重分配并进行状态补偿，载荷重分配是将
Figure FDA0003294523710000064
按照最大载荷比分配给群落Cm内执行Tm中除了si和sj的节点；判断上述策略是否可行，若可行，则结束，否则进入下一步；
D6：进行级联失效整体/局部逐级替换。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112381134B (zh) * 2020-11-11 2022-08-30 北京航空航天大学 一种网络制造服务聚合协作特征动态度量方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105959401A (zh) * 2016-06-20 2016-09-21 北京航空航天大学 一种基于超网络的制造服务供需匹配与动态调度方法
CN106789376A (zh) * 2017-03-24 2017-05-31 大连大学 带有层级结构的指控网络级联失效模型构建方法
CN109660404A (zh) * 2019-01-11 2019-04-19 郑州轻工业学院 一种基于欠载的供应链网络级联失效模型构建方法
CN110290006A (zh) * 2019-06-25 2019-09-27 大连交通大学 基于节点重要度的指挥控制网络级联失效模型构建方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7054706B2 (en) * 2003-06-30 2006-05-30 Intel Corporation Managing supply chains with model predictive control

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105959401A (zh) * 2016-06-20 2016-09-21 北京航空航天大学 一种基于超网络的制造服务供需匹配与动态调度方法
CN106789376A (zh) * 2017-03-24 2017-05-31 大连大学 带有层级结构的指控网络级联失效模型构建方法
CN109660404A (zh) * 2019-01-11 2019-04-19 郑州轻工业学院 一种基于欠载的供应链网络级联失效模型构建方法
CN110290006A (zh) * 2019-06-25 2019-09-27 大连交通大学 基于节点重要度的指挥控制网络级联失效模型构建方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Modeling and analysis of under-load-based cascading failures in supply chain networks;Yingcong Wang 等;《NonlinearDyn》;20180531;第1-6章 *
云制造模式下QoS驱动的制造服务协作网络演化模型;李晓娟 等;《机床与自动化加工技术》;20170131;第46-49，53页 *
网络中带有应急恢复机理的级联动力学分析;李钊 等;《物理学报》;20141231;第1-4章 *
考虑级联失效的供应链网络鲁棒性研究;李晓琳;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》;20200215;第J152-995页 *

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