为了有效整合社会化制造资源、提高资源利用率、降低制造成本以及更快地响应市场需求,李伯虎院士提出了一种基于网络的、面向服务的智慧化制造新模式——云制造。云制造环境下的制造资源优化配置问题作为云制造的核心问题之一,其求解方法的优劣将直接影响到云制造服务的运行质量和效率,进而影响到云制造的发展与推广。为此,本文针对云制造环境下的制造资源优化配置问题进行了深入的研究,主要研究内容和成果如下:(1)对云制造环境下的制造资源优化配置相关基础理论进行了研究。对云制造的运行要素、相关概念、运行模式和体系结构进行了详细的论述,在此基础上,指出了云制造环境下制造资源配置的一般流程、制造资源优化配置问题的特点及其复杂性,并论述了实现云制造环境下制造资源优化配置的关键过程。(2)针对云制造环境下的制造服务与资源建模及其映射问题,提出了基于本体的云制造服务和资源的建模方法与基于可拓聚类算法的云制造服务-云制造资源映射方法。首先,将云制造服务分成了设计服务、仿真服务和生产加工服务等八个大类制造服务;其次,根据云制造活动对云制造资源需求的不同,将云制造资源属性划分为包含基本信息、功能信息、评价信息和状态信息等四种信息的基本结构;然后,提出了基于可拓基元模型的云制造服务和云制造资源模型的数学表达方法;再次,将可拓学中的关联函数与层次聚类法相结合,提出了基于可拓聚类算法的云制造服务-云制造资源映射方法;最后,通过算例分析验证了映射方法的可行性与有效性。(3)针对云制造环境下的制造资源评价问题,提出了基于可拓优度与模糊层次分析法相结合的云制造资源可拓综合评价方法。首先,提出了包含服务质量指标和服务能力指标的云制造资源评价指标体系;其次,基于云制造环境下制造资源评价问题的特点,研究了基于可拓优度的可拓综合评价法,并通过与模糊层次分析法相结合,提出了针对云制造资源的综合评价方法;最后,通过算例分析验证了评价方法的可行性与有效性。(4)将云制造环境下的制造资源组合优化选择问题分为有需求偏好和无需求偏好的制造资源组合优化选择问题,并分别提出了基于双层规划的云制造资源组合优化选择方法和基于非合作博弈的云制造资源组合优化选择方法。首先,针对不同结构的云制造资源组合优化选择问题,提出了包含服务质量指标和柔性指标的云制造资源组合优化选择指标体系;其次,针对有需求偏好的云制造资源组合优化选择问题,建立了基于双层规划的云制造资源组合优化选择模型,提出了基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法的模型求解方法;再次,针对无需求偏好的云制造资源组合优化选择问题,建立了基于非合作博弈的云制造资源组合优化选择模型,采用改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法对模型进行了求解;最后,分别通过算例分析验证了两种方法的可行性和有效性。(5)针对云制造环境下的制造资源组合优化选择模型的参数估计问题,提出了基于人工蜂群算法的云制造资源组合优化选择模型参数估计方法。首先,将云制造环境下制造资源组合优化选择模型参数的获取问题,转换成系统辨识中的模型参数估计问题;其次,建立了以估计值的损失函数值最小为优化目标的云制造资源组合优化选择模型参数估计优化模型,并针对该模型,提出了基于人工蜂群算法的参数估计优化模型求解方法;最后,通过算例分析验证了模型及其求解方法的可行性与有效性。