云制造模式为我国制造企业提高自主创新能力和对市场的综合竞争能力提供了新思路。知识服务作为云制造服务的重要组成部分,其服务质量是应用企业能否取得或保持竞争优势的关键。随着用户需求的多样化及复杂化,单功能的知识服务已不能满足用户实际需求,如何选择最优知识服务组合,从而为用户提供优质高效的组合服务,成为当前急需解决的重要问题之一。为此,论文在借鉴国内外已有研究成果的基础上,对一种基于用户心理行为的云制造知识服务组合优选方法进行一些探索和研究。首先,分析云制造环境下知识服务组合的特征、知识服务组合优选存在的问题以及知识服务组合优选的需求,在此基础之上,建立一种基于用户心理行为的云制造知识服务组合优选实现框架。其次,在分析云制造知识服务全生命周期过程的基础上,构建一套包括服务时间₁I、可组合性I₂、服务实用性I₃、服务关联性I₄、服务成本I₅、可持续性I₆、可信任性I₇、综合满意度I₈等八维目标变量的云制造环境下知识服务组合优选决策指标体系,并结合用户在决策过程中的心理行为分析和后悔理论,建立一种云制造环境下知识服务组合优选决策模型。然后,基于粗糙集理论、用户多属性偏好以及改进粒子群算法对构建的云制造知识服务组合优选决策模型进行求解,以获得最优的云制造知识服务组合策略。最后,基于以上研究成果,参与设计和开发一套云制造知识服务组合优化选择支持系统,并对以上研究成果进行初步应用验证,取得了一定的应用效果。