本文關(guān)鍵詞：云制造環(huán)境下復(fù)雜加工任務(wù)供應(yīng)商選擇問題研究　出處：《淮海工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 云制造 云服務(wù)提供者(CSP) 多屬性拍賣 層次分析法(AHP) 粒子群優(yōu)化算法

【摘要】：云制造環(huán)境下,用戶的服務(wù)請求日趨復(fù)雜化、個性化.針對該特性,如何在云制造環(huán)境下對供應(yīng)商進(jìn)行加工任務(wù)組合就顯得尤為重要.考慮各企業(yè)加工時間、企業(yè)間物流時間、加工成本、企業(yè)間物流成本、產(chǎn)品合格率、服務(wù)領(lǐng)先性、歷史評價得分等屬性,建立了多屬性拍賣模型.同時根據(jù)不同客戶偏好,通過層次分析法求出各屬性權(quán)重,給出各服務(wù)方案的得分函數(shù).最后通過給出算例,結(jié)合優(yōu)化的粒子群算法對該模型進(jìn)行求解,確定合作供應(yīng)商,從而證明了該模型的有效性和實用性.
[Abstract]:Cloud manufacturing environment, the user's service request is becoming more complex, personalized. Based on these characteristics, it is very important to how to process tasks combination of suppliers in cloud manufacturing environment. Considering the enterprise logistics time, processing time, business processing cost, cost of enterprise logistics, the qualification rate of products and services leading. The historical evaluation scores and other attributes, a multi-attribute auction model. At the same time according to different customer preferences, calculate the attribute weights by AHP, the score function is given each service program. Finally, an example is given combined with particle swarm optimization algorithm to solve the model, to identify the suppliers, which proved to be effective and the practicability of the model.

【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;淮海工學(xué)院商學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71271105)
【分類號】：F426;F274
【正文快照】： 2016年4月李克強(qiáng)總理主持召開國務(wù)院常務(wù)會議,決定實施《裝備制造業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量提升規(guī)劃》,要求對接《中國制造2025》,即預(yù)示著生產(chǎn)型制造向服務(wù)型制造升級成為我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級、提升產(chǎn)品附加值、走向價值鏈高端的重要手段.在新的市場環(huán)境和制造業(yè)信息化背景下,李伯虎等[1

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本文編號：1374331