物流配送云资源虚拟化管理与服务组合优化研究

With the development of social logistics distribution model, it arises intensive and collaborative management requirements on distributed, heterogeneous and massive resources of social logistics distribution, and application requirements on realizing logistics distribution cloud service. The project intends primarily to research on virtualization resource management and composition service optimization in cloud logistics distribution, based on multidisciplinary theories and research methods. Through researching on the virtual representation method of physical logistics distribution resources, a multi-dimensional and multi-level feature model and its semantic model will be proposed. The model can be applied to convert the physical logistics distribution resources into virtualized cloud resources, and decouple physical resources and service of resources. Then the project will research on on-demand dynamic agile scheduling algorithm fulfilling the requirements of resource tasks, and pricing mechanism of logistics distribution cloud resources to achieving optimization of efficiency and maximum economic results. Lastly, the project will research on the cloud service composition models and optimization algorithms of logistics distribution resources, according to the optimal resources configuration needs of joint distribution and common distribution. The project will promote the intensive and collaborative management level of logistics distribution resources, and provide a key theoretical and technical foundation for the realization of logistics distribution cloud service, so it has a significant research and practical value.

针对社会化物流配送对分布异构、海量的物流配送资源提出的集约化与协同化管理需求，以及物流配送云服务构建的现实应用背景，项目采用多学科交叉理论与研究方法，着重就物流配送云资源虚拟化管理与资源服务组合优化展开研究。通过对物流配送资源的虚拟化表征，研究建立多维多层次的物流配送云资源虚拟化特征模型和语义特征模型，将软硬物理的物流配送资源转化为虚拟化的物流配送云资源，解除物理的物流配送资源与资源服务之间的紧耦合；从面向物流配送云资源任务需求和资源效率与经济效益综合最优出发，研究虚拟化物流配送云资源的按需动态敏捷调度算法与资源定价机制；结合共同配送、联合配送等物流配送服务模式对资源服务的整合优化配置需求，研究物流配送云资源服务组合模型与优化算法。项目对促进社会化物流配送资源的集约化与协同化管理，为物流配送云服务构建提供关键基础理论和技术支撑，具有十分重要的研究价值与现实意义。

本课题研究了在云计算及云服务环境下的物流配送资源虚拟化管理与资源服务组合问题，从理论与应用层面分别提出了基于虚拟化语义建模的物流配送资源管理模型和资源组合云服务构建方法。主要研究内容包括：1）物流配送资源虚拟化表征与语义建模研究。基于物流配送资源不同应用阶段特征和资源知识因素特征及层次关系，提出了一种物流配送资源多层多维分解体系与方法。并基于OWL-S的本体模型和运用protege4.1完成对配送资源的本体建模。2）虚拟化物流配送资源的语义匹配检索研究。提出基于分解后的阶段任务或匹配规则、语义匹配度与QoS指标，并采用多目标多约束优化求解，实现资源匹配与优选。3）基于优化支持向量机的资源服务推荐研究。提出一种基于平滑技术和核减少技术的对称支持向量机推荐方法。该方法采用平滑技术对对称支持向量机进行变换，避免了大规模矩阵的求逆运算，降低了算法的计算复杂度；采用核减少技术则可进一步降低算法的计算复杂度和空间复杂度。4）物流配送云资源服务组合模型与组合优化算法研究。提出了一种基于宏操作的动态启发式规划方法。通过对已有规划经验中的动作间依赖关系进行分析，研究了形成宏操作的充分条件。基于动态启发式规划算法的动态服务组合方法，实现完全自动化的动态服务组合的同时，最大程度利用组合结果的重用价值，提升服务组合效率。本课题的研究不仅进一步丰富和发展了物流配送信息化管理理论，更好地促进现代物流业的发展，而且对探索和促进云计算模式在物流配送领域的广泛应用具有较高的理论与应用价值。研究成果可为物流配送信息化管理及其它应用领域的服务管理实践与应用提供理论指导和方法借鉴。