云制造是一种面向服务的、高效率低能耗的先进智能制造模式,而云制造服务组合是促进云制造发展和实现资源增值的一项关键技术。以往的服务组合模型研究多关注时间、成本、质量等等,较少考虑云制造平台的能耗和服务满意度问题。考虑上述情况,提出一种新的评价模型,并采用带精英策略的非劣解排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型。对于NSGA-Ⅱ算法求得的Pareto解集,应用基于绝对理想点的TOPSIS法,选出最优云制造服务组合,最后通过一个算例证明了模型的有效性。

网络环境中对制造资源信息的描述往往是不确定的和模糊的。采用最小值区间、最可能值和最大值区间表示的三角模糊数对制造资源信息进行统一描述，探讨了三角模糊数的运算法则、制造资源信息到三角模糊数的转化以及任务需求已知时制造资源信息的修正，引入了目前在决策支持过程中比较流行的TOPSIS算法，研究了基于三角模糊区间的TOPSIS算法以及应用该算法进行制造资源优化选择的一般流程。最后通过实例与已有算法进行比较，验证了该算法的有效性。