發(fā)布時(shí)間：2020-08-28 21:19

　　 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(gè)臨時(shí)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(duì)模糊完工時(shí)間和交貨期下制造型虛擬企業(yè)伙伴選擇的過(guò)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(tái)等問題進(jìn)行了研究。 在伙伴選擇的過(guò)程模型方面，論文提出了包含虛擬企業(yè)項(xiàng)目確定、項(xiàng)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(duì)伙伴選擇的過(guò)程進(jìn)行了動(dòng)態(tài)建模，并對(duì)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(lái)描述候選伙伴的完工時(shí)間和交貨期的不確定性，然后對(duì)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(duì)相關(guān)任務(wù)對(duì)間的滿意度最多只有一個(gè)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(jì)了一種自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行問題求解；二是針對(duì)相關(guān)任務(wù)對(duì)間的滿意度有多個(gè)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(jì)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(gè)專家關(guān)于各個(gè)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(gè)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(píng)價(jià)矩陣，繼而得到各專家對(duì)每個(gè)候選方案的排序矩陣；階段三，運(yùn)用Borda函數(shù)對(duì)各候選方案計(jì)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(tái)，基于J2EE技術(shù)對(duì)平臺(tái)的物理結(jié)構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并開發(fā)了該平臺(tái)的原型系統(tǒng)。
【學(xué)位單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：TH166;TP18
【部分圖文】：

化過(guò)程如圖 3-11 所示�；具z傳算法和自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果對(duì)-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(duì)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(guò)程

圖 3-10 自適應(yīng)遺傳算法運(yùn)行 100 次的進(jìn)化過(guò)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(guò)程通過(guò)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(gè)體保留策略，自

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2808177