基于非線性組合優(yōu)化的信息系統(tǒng)模塊選擇決策模型
發(fā)布時(shí)間：2019-11-07 13:33
【摘要】：在面向服務(wù)架構(gòu)的軟件設(shè)計(jì)思想下,用戶需要從IT服務(wù)提供商的通用模塊中選擇適合自己需要的功能模塊組合。文章以企業(yè)投資成本最小化為目標(biāo),建立了以企業(yè)部門需求滿足率為隨機(jī)約束條件的組合優(yōu)化模型,尋求最佳模塊組合結(jié)構(gòu);用Lagrangian啟發(fā)式松弛算法將模型確定化、線性化、最后化簡(jiǎn)為"判斷-賦值"模型,并給出詳細(xì)的迭代解法。最終的結(jié)果是在特定的服務(wù)滿足率條件下,企業(yè)投資成本最小的模塊組合。文章按用友ERP-U8報(bào)價(jià)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算得出了企業(yè)特定需求下的功能模塊選擇策略,驗(yàn)證了算法的可行性和有效性。
【圖文】：
2 分析建模模型假設(shè)條件如下：①IS 產(chǎn)品系統(tǒng)功能模塊已經(jīng)確定，模塊組、模塊的費(fèi)用已知；②用戶選擇任一功能模塊必須支付該模塊所屬模塊組的許可費(fèi)用和模塊基礎(chǔ)價(jià)格兩種費(fèi)用；③各模塊對(duì)用戶的效用(需求)已知，為計(jì)算簡(jiǎn)便我們假設(shè)用戶效用(需求)服從正態(tài)分布，均值與方差已知(或可由歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出)；④客戶總需求不超過系統(tǒng)提供總的效用。模型符號(hào)定義如下：i：第 i 個(gè)系統(tǒng)模塊組，，0≤i≤M；j：第 j 個(gè)模塊；l：第 l 個(gè)用戶 ，0≤l≤L；fi：模塊組 i 的許可單價(jià)；ρi：模塊組 i 的許可數(shù)；gij：模塊組 i 下第 j 個(gè)模塊基礎(chǔ)價(jià)格；al：用戶 l 的需求；ulij：模塊組 i 下第 j 模塊對(duì)用戶 l 的效用，ulij茗Normal(μlij,xij,X模得總費(fèi)用下屬的模統(tǒng)提供的于 β1，如需要提供服務(wù)水平上述決策變量?jī)?nèi)得到最算法來尋3 算Lag
Xi∈{0,1} 坌i,j (5)模型優(yōu)化的目的是在滿足一系列機(jī)會(huì)約束的前提下使得總費(fèi)用最小。 約束方程(2)表示當(dāng)某個(gè)模塊組被選擇了，其下屬的模塊才能夠被選擇；約束方程(3)限定用戶需求小于系統(tǒng)提供的能力；約束方程(4)限定用戶 l 需求被滿足的概率大于 β1，如果沒有選擇該模塊組，則效用為零。β1是決策者根據(jù)需要提供的一個(gè)合適的置信區(qū)間，它可以看作是用戶的一種服務(wù)水平約束。上述模型是一個(gè)具有隨機(jī)約束的組合優(yōu)化問題，模型的決策變量多、且均為 0、1 整數(shù)。 這種問題很難在滿意的時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)解。 因此我們通過 Lagrangian 松弛啟發(fā)式啟發(fā)式算法來尋找問題的近優(yōu)解(near-optimal solution)。3 算法實(shí)現(xiàn)Lagrangian 松弛法是應(yīng)用廣泛的解決組合優(yōu)化問題的方法[4，5]。 其基本思想是 ：通過 Lagrangian 乘子的加權(quán)將一組約束轉(zhuǎn)移到目標(biāo)函數(shù)中。 由于約束條件的改變，原問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)易于解決的 Lagrangian 松弛問題。 在給定一組 La-grangian 乘子的條件下 ，Lagrangian 松弛問題的最優(yōu)解為原問題的目標(biāo)函數(shù)值提供了一個(gè)下界。 當(dāng) Lagrangian 乘子為原
本文編號(hào)：2557304
【圖文】：
2 分析建模模型假設(shè)條件如下：①IS 產(chǎn)品系統(tǒng)功能模塊已經(jīng)確定，模塊組、模塊的費(fèi)用已知；②用戶選擇任一功能模塊必須支付該模塊所屬模塊組的許可費(fèi)用和模塊基礎(chǔ)價(jià)格兩種費(fèi)用；③各模塊對(duì)用戶的效用(需求)已知，為計(jì)算簡(jiǎn)便我們假設(shè)用戶效用(需求)服從正態(tài)分布，均值與方差已知(或可由歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出)；④客戶總需求不超過系統(tǒng)提供總的效用。模型符號(hào)定義如下：i：第 i 個(gè)系統(tǒng)模塊組，，0≤i≤M；j：第 j 個(gè)模塊；l：第 l 個(gè)用戶 ，0≤l≤L；fi：模塊組 i 的許可單價(jià)；ρi：模塊組 i 的許可數(shù)；gij：模塊組 i 下第 j 個(gè)模塊基礎(chǔ)價(jià)格；al：用戶 l 的需求；ulij：模塊組 i 下第 j 模塊對(duì)用戶 l 的效用，ulij茗Normal(μlij,xij,X模得總費(fèi)用下屬的模統(tǒng)提供的于 β1，如需要提供服務(wù)水平上述決策變量?jī)?nèi)得到最算法來尋3 算Lag
Xi∈{0,1} 坌i,j (5)模型優(yōu)化的目的是在滿足一系列機(jī)會(huì)約束的前提下使得總費(fèi)用最小。 約束方程(2)表示當(dāng)某個(gè)模塊組被選擇了，其下屬的模塊才能夠被選擇；約束方程(3)限定用戶需求小于系統(tǒng)提供的能力；約束方程(4)限定用戶 l 需求被滿足的概率大于 β1，如果沒有選擇該模塊組，則效用為零。β1是決策者根據(jù)需要提供的一個(gè)合適的置信區(qū)間，它可以看作是用戶的一種服務(wù)水平約束。上述模型是一個(gè)具有隨機(jī)約束的組合優(yōu)化問題，模型的決策變量多、且均為 0、1 整數(shù)。 這種問題很難在滿意的時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)解。 因此我們通過 Lagrangian 松弛啟發(fā)式啟發(fā)式算法來尋找問題的近優(yōu)解(near-optimal solution)。3 算法實(shí)現(xiàn)Lagrangian 松弛法是應(yīng)用廣泛的解決組合優(yōu)化問題的方法[4，5]。 其基本思想是 ：通過 Lagrangian 乘子的加權(quán)將一組約束轉(zhuǎn)移到目標(biāo)函數(shù)中。 由于約束條件的改變，原問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)易于解決的 Lagrangian 松弛問題。 在給定一組 La-grangian 乘子的條件下 ，Lagrangian 松弛問題的最優(yōu)解為原問題的目標(biāo)函數(shù)值提供了一個(gè)下界。 當(dāng) Lagrangian 乘子為原
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前1條
1 倪明,徐福緣,李生琦;基于部門間資源分配的企業(yè)信息化投資決策模型[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)-CIMS;2004年S1期
【共引文獻(xiàn)】
相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條
1 蔡永明;企業(yè)信息系統(tǒng)投資價(jià)值評(píng)估及其優(yōu)化策略研究[D];北京交通大學(xué);2007年
2 張慶武;中小企業(yè)信息化投資分析[D];華僑大學(xué);2007年
【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前1條
1 倪明,黃世祥,徐建農(nóng);企業(yè)的信息資源優(yōu)勢(shì)產(chǎn)生途徑的構(gòu)建[J];鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì);2003年05期
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條
1 倪明;中小企業(yè)信息化問題的研究[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2003年
【相似文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前1條
1 蔡永明;宋磊;;基于非線性組合優(yōu)化的信息系統(tǒng)模塊選擇決策模型[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2010年19期
本文編號(hào)：2557304
本文鏈接：http://sikaile.net/jingjilunwen/gongyejingjilunwen/2557304.html
最近更新
教材專著
