[发明专利]一种基于蚁群算法的动态联盟伙伴选择方法无效
申请号: | 200810200231.1 | 申请日: | 2008-09-23 |
公开(公告)号: | CN101359382A | 公开(公告)日: | 2009-02-04 |
发明(设计)人: | 甘屹;齐从谦;杜继涛;杨丽红 | 申请(专利权)人: | 上海理工大学 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06Q50/00;G06N3/00 |
代理公司: | 上海申汇专利代理有限公司 | 代理人: | 吴宝根 |
地址: | 200093*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于蚁群算法的动态联盟伙伴选择方法,提出“小生境蚁群算法”(MACO)。MACO在利用正反馈的同时,引入时变参数来利用经验信息和启发信息,并在局部寻优时结合了小生境信息差的思想,从而有效地防止遗传算法中出现的“早熟”问题和蚂蚁算法中发生的“停滞”状态。把制造企业动态联盟建盟过程中合作伙伴的选择抽象为多目标优化的问题,并建立了优化选择目标函数。利用MACO解算这个多目标问题,可以获得最优解。从而高效、准确地寻找动态联盟伙伴的最佳组合。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 算法 动态 联盟 伙伴 选择 方法 | ||
【主权项】:
1、一种基于蚁群算法的动态联盟伙伴选择方法,其特征在于,包括如下步骤:1)根据制造企业动态联盟的具体情况,建立相应的制造协同链-MCC,然后根据各个环节对资源的需求特点,确定每个环节的评价指标体系以及每个环节的指标约束值;2)根据实际条件确定环节vi的侯选角色元的组合性能矩阵,计算vi的侯选角色元可以产生的2-可重组合,以及环节vi的侯选角色元到vi+1的侯选角色元之间的通道性能矩阵,在此基础上建立候选伙伴有向图CEC=(CEV,CEA),CEV={1,2,…,n}是候选结点集合,CEA={(i,j)}是边的集合;3)利用小生境蚁群算法(MACO)选择最佳候选角色元组合。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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