云制造作为一种基于网络、面向服务的智慧化制造模式,利用网络和服务平台对制造资源进行统一管理和调度,高效率、低成本的为用户提供各类按需制造的产品与服务。为了优化调度云制造环境下的设备资源,本文通过选取分散在不同地理位置的、经过虚拟化服务化后的云设备资源完成经过任务分解的制造需求子任务,对设备资源与需求子任务的多目标多阶段调度进行了深入研究。主要内容如下:针对云设备资源分散性、多样性、异构性,本文对此使用统一语言进行描述封装;针对制造任务小批量定制、结构不统一,本文采用基于资源服务信息与任务相关性的制造任务分解方法。为最大化云设备资源服务调度过程多方面多阶段利益,本文将调度过程划分为两阶段,具有粗颗粒子任务特征的企业级资源多目标调度与具有细颗粒子任务特征的车间级资源多目标调度。针对企业级资源多目标调度,构建以制造成本低、制造时间短和制造质量高为多目标的调度模型,设计一种基于混合蛙跳算法和人工蜂群算法的改进粒子群算法进行调度;针对车间级资源多目标调度,构建以制造成本低、制造时间低和制造设备负载率均衡为多目标的调度模型,采用了一种基于遗传的改进粒子群算法进行调度。通过实例验证了这两种算法的有效性、准确性与快速性。基于以上研究,开发了云设备资源服务平台,通过平台可以实现设备资源服务的发布和申请,平台实现资源与服务的优化调度,给出最优的调度方案。最后的运行实例展示了平台使用。