虛擬企業(yè)是由一些自治的、地理上可能分散的企業(yè)為共享伙伴之間的核心資源或能力而組成的一個臨時性的企業(yè)聯(lián)盟。選擇合適的合作伙伴是組建虛擬企業(yè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到虛擬企業(yè)的成敗。論文對模糊完工時間和交貨期下制造型虛擬企業(yè)伙伴選擇的過程模型、伙伴選擇的數(shù)學(xué)模型、伙伴選擇的優(yōu)化算法、伙伴選擇的群決策算法、伙伴選擇服務(wù)平臺等問題進(jìn)行了研究。 在伙伴選擇的過程模型方面，論文提出了包含虛擬企業(yè)項目確定、項目分解、初選與組合優(yōu)化的伙伴選擇四階段模型，運(yùn)用Petri網(wǎng)對伙伴選擇的過程進(jìn)行了動態(tài)建模，并對網(wǎng)模型的可達(dá)性、有界性和活性進(jìn)行了分析。 在伙伴選擇的數(shù)學(xué)模型與優(yōu)化算法方面，論文首先引入模糊數(shù)學(xué)理論來描述候選伙伴的完工時間和交貨期的不確定性，然后對客戶滿意度的概念進(jìn)行了定義，最后分兩種情況研究了伙伴選擇的數(shù)學(xué)模型及優(yōu)化算法：一是針對相關(guān)任務(wù)對間的滿意度最多只有一個等于零的情況，建立了基于滿意度的伙伴選擇模型，該模型以極大化最小客戶滿意度、極大化平均客戶滿意度和極小化完工成本為優(yōu)化目標(biāo)，并設(shè)計了一種自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行問題求解；二是針對相關(guān)任務(wù)對間的滿意度有多個等于零的情況，給出了基于直覺模糊集的滿足度的定義，建立了基于直覺模糊集的伙伴選擇模型，該模型以極大化交貨期滿足度、極大化平均交貨期滿足度和極大化成本滿足度為優(yōu)化目標(biāo)，并設(shè)計了問題求解的一種改進(jìn)混沌粒子群優(yōu)化算法。 在伙伴選擇的群決策算法方面，論文分別提出了基于滿意度模型和基于直覺模糊集模型的伙伴選擇的群決策三階段算法：階段一，根據(jù)每個專家關(guān)于各個目標(biāo)的不同權(quán)重信息，分別按照相應(yīng)的伙伴選擇模型，進(jìn)行多次單人多目標(biāo)決策，得到多個單人多目標(biāo)的伙伴組合方案；階段二，構(gòu)建多人決策群體綜合評價矩陣，繼而得到各專家對每個候選方案的排序矩陣；階段三，運(yùn)用Borda函數(shù)對各候選方案計分，分?jǐn)?shù)最高的方案為群決策最優(yōu)方案。 論文構(gòu)建了基于ASP模式的制造型虛擬企業(yè)伙伴選擇服務(wù)平臺，基于J2EE技術(shù)對平臺的物理結(jié)構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計，并開發(fā)了該平臺的原型系統(tǒng)。
【學(xué)位單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：TH166;TP18
【部分圖文】：

化過程如圖 3-11 所示。基本遺傳算法和自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果對-3 所示。表 3-3 基本遺傳算法和本文的自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果對比 運(yùn)行次數(shù)最好解次數(shù)平均收斂代數(shù)最好適應(yīng)度值最差適應(yīng)度值平適應(yīng) 100 96 / 0.7797 0.5448 0.7 100 100 28 0.7797 0.7797 0.7

自適應(yīng)遺傳算法運(yùn)行100次的進(jìn)化過程

圖 3-10 自適應(yīng)遺傳算法運(yùn)行 100 次的進(jìn)化過程圖 3-11 基本遺傳算法和自適應(yīng)遺傳算法運(yùn)行 100 次的平均進(jìn)化過程通過圖 3-9 至圖 3-11 以及表 3-3 可以看出，自適應(yīng)遺傳算法的性能要好于基本遺傳算法的性能。由于在自適應(yīng)遺傳算法中采取了最佳個體保留策略，自

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號：2808177