制造资源优化共享是制造系统集成的主要目标和关键问题之一。要在云制造环境下实现这样的目标，需要选择若干服务按照优化业务流程组成组合服务并协同工作，但不同服务存在并发分布计算以及复杂信息交互等迫切需要解决的问题，因此需要有效的建模和管理机制对这些服务相互合作过程进行规划和管理。项目针对云制造下多服务优化的需求，引入了目标级联的多学科协调优化方法，利用设计结构矩阵对目标级联的优化任务进行规划和重组，并通过进程代数实现服务组合建模与形式化验证。经过四年的潜心研究，课题组顺利完成预期目标，发表论文43篇，其中9篇被SCI收录、28篇被EI收录、6篇被ISTP收录，申请发明专利和软件著作权各1项，培养博士研究生6名、硕士研究生9名、博士后1名。. 项目组从理论、建模和应用三个层次上来研究云制造多服务组合优化的原理、架构、交互过程与组合过程模型、形式化验证、原型平台以应用研究等，并取得如下重要成果：1)基于务联网理念提出了面向服务的云制造体系架构(SOA4CM)，进一步结合物联网提出了事件驱动的面向服务云制造体系架构(EDSOA4CM)，再进一步融合知识网和人际网提出了智慧制造体系架构；2)开发了云制造资源的虚拟化描述模型，尤其是融入服务关联关系的云制造服务虚拟化描述模型，并利用物联网实现信息空间与物理空间的连接，同时利用射频识别等传感技术实现设备资源的实时监控；3)引入设计结构矩阵对多服务进行关联规划以及目标级联优化过程规划；4)在Web服务编制演算基础上提出一种扩展了服务质量信息的进程代数XPC4CMSC，以解决云制造服务组合建模与形式化验证问题；5)研究了遗传算法、粒子群算法和教-学算法等在服务关联感知的云制造服务组合优化中的适用性，结果表明教-学优化算法在求解大规模制造云服务组合优化问题表现较好；6)设计和开发了云制造服务平台原型系统，验证所提出的有关相关理论和方法有效性。这些研究为云制造下多服务的信息交互与规划和协同优化提供理论依据和技术支持。