云制造将云计算与制造技术相结合,通过“制造云”实现“分散资源,集中管理”,是解决我国制造业“大而不强”问题,充分发挥我国现有制造资源效能,实现传统制造业的智能升级的重要途径。云制造平台通过对制造资源的协同管理和优化匹配将闲散制造能力同用户需求相连接,协同管理水平和匹配方案优劣将对平台的运行效率和服务质量产生决定性影响。现有云制造平台在资源匹配过程中重技术轻管理,未对云端存储的海量历史匹配数据进行有效地管理和利用,造成大量数据冗余和资源浪费。鉴于此,为提高云制造平台资源管理水平,充分挖掘历史匹配数据的潜在价值,本文研究了云制造资源协同优化管理方法。首先,基于云制造资源管理基础理论对云制造资源协同优化管理问题进行了分析,从任务目标、时间和资源三个维度建立了云制造资源管理复合协同机制体系,并设计了总体框架和结构以实现云制造资源的协同优化管理。其次,基于制造资源分类确定了各类资源信息的感知方法,并根据资源形式化描述要求,建立了制造资源的本体模型,从而完成了资源虚拟化处理及资源服务化的功能集成;给出需求任务的形式化定义,通过数据库连接实现了云制造资源和任务的发布。再次,针对云制造同类资源组的匹配问题,设计遗传算法模型求解最短完工时间,并利用海量历史数据训练该模型,通过对历史匹配方案的转换和映射优化算法初始种群,并通过与随机初始种群对比,获得资源匹配问题的优化解决方案。最后,基于项目管理P6软件设计云制造平台资源管理系统,利用不同数据库间的数据交互和汇集实现对制造资源和任务数据的储存和操作,并利用P6构建了系统对用户、资源、项目的管理功能,调用资源匹配优化算法求解资源匹配优化方案并实现了资源匹配和任务执行相关信息的局域网内共享。