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        蜂群算法求解支持模糊QoS約束的電子采購(gòu)模型

        2014-08-12 19:12:20高珊張惠珍馬良
        經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué) 2014年2期

        高珊 張惠珍 馬良

        摘 要 基于Web的電子物流采購(gòu)是電子商務(wù)的熱點(diǎn).通過(guò)將模糊量化的QoS約束加入到Web電子物流采購(gòu)模型,構(gòu)造一種帶有QoS約束的Web電子物流采購(gòu)模型,并設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的人工蜂群算法進(jìn)行求解.模型基于現(xiàn)有Web采購(gòu)系統(tǒng)的采購(gòu)模式,融合了非功能性Web服務(wù)評(píng)價(jià)理論,著重將帶QoS約束的電子物流采購(gòu)選擇過(guò)程與人工蜂群算法求解過(guò)程相結(jié)合,從而能快速準(zhǔn)確地獲得使整體利益最大的解.經(jīng)仿真計(jì)算,驗(yàn)證了模型的有效性.

        關(guān)鍵詞 QoS;模糊QoS約束;人工蜂群算法;電子采購(gòu);采購(gòu)模型

        中圖分類(lèi)號(hào) C93;TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

        1 引 言

        電子采購(gòu)系統(tǒng)的發(fā)展不僅為企業(yè)節(jié)約了采購(gòu)成本,而且實(shí)現(xiàn)了在最短時(shí)間內(nèi)篩選到最合適的供應(yīng)商.Web電子采購(gòu)系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的一部分,如今,有類(lèi)似功能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)越來(lái)越多,非功能性標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為衡量網(wǎng)絡(luò)服務(wù)越來(lái)越重要的標(biāo)志.非功能性標(biāo)準(zhǔn)的主體是服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS), QoS 決定用戶(hù)對(duì)Web服務(wù)的滿(mǎn)意程度.本文將QoS屬性作為采購(gòu)策略的約束條件,加入到采購(gòu)過(guò)程中,以保證采購(gòu)系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量.由于QoS約束難以衡量,采用三角模糊的方法來(lái)量化QoS.

        線下采購(gòu)模型有利用遺傳算法[1]、C-W節(jié)約算法[2]等求解,但電子采購(gòu)模型和傳統(tǒng)采購(gòu)的考慮因素、采購(gòu)流程等有較大不同.現(xiàn)有關(guān)于電子采購(gòu)系統(tǒng)的研究有:根據(jù)企業(yè)IT能力提出采購(gòu)成效的概念模型[3]、單周期報(bào)童模型[4]等.由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不確定性很大,針對(duì)電子采購(gòu)過(guò)程建模的研究較少.并且還沒(méi)有帶服務(wù)約束條件的模型.在參與者數(shù)量多的情況下,如果用動(dòng)態(tài)規(guī)劃等精確算法求解計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng).有鑒于此,本文將引入人工蜂群算法來(lái)建立電子采購(gòu)模型.

        蜂群是具有較大規(guī)模的自組織群體,通過(guò)蜜蜂個(gè)體間的合作,能夠表現(xiàn)出極其復(fù)雜的行為能力.人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm ,ABC)是Karaboga于2005年提出的一種基于蜜蜂群體覓食行為的群智能優(yōu)化算法[5],通過(guò)模擬蜂群的集體行為來(lái)實(shí)現(xiàn)尋優(yōu).該算法參數(shù)較少,全局收斂性也較好,適用于多維問(wèn)題的求解.蜜蜂群依據(jù)各自分工不同進(jìn)行不同活動(dòng),通過(guò)交換信息來(lái)尋找最佳蜜源.蜜蜂選擇含蜜量高的蜜源采蜜,類(lèi)似于電子采購(gòu)中選擇最合適的產(chǎn)品.而且,蜂群種類(lèi)的多樣化和搜索規(guī)則的靈活性便于適應(yīng)約束條件.本文將QoS約束加入到電子物流采購(gòu)模型中,并改進(jìn)人工蜂群算法來(lái)求解模型.

        6 結(jié) 論

        將模糊量化的QoS約束加入到電子物流采購(gòu)模型中,并利用改進(jìn)的人工蜂群算法求解該模型.相

        比現(xiàn)有的電子采購(gòu)系統(tǒng),更多地考慮了用戶(hù)對(duì)非功能性特點(diǎn)的需求,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的求解過(guò)程,既滿(mǎn)足了電子物流采購(gòu)的功能需求,又考慮了QoS約束條件.對(duì)于電子物流采購(gòu)系統(tǒng)具有一定的實(shí)用價(jià)值,對(duì)其他Web服務(wù)系統(tǒng)也有借鑒意義.

        時(shí)間/0.01秒

        圖2 整體效用收斂圖

        參考文獻(xiàn)

        [1] 張秋菊,朱幫助.基于遺傳算法的有折扣多產(chǎn)品采購(gòu)多供應(yīng)商選擇問(wèn)題求解[J].中國(guó)管理科學(xué), 2008, 16 (10): 192-196.

        [2] 朱曉蘭,趙一飛. C2W節(jié)約算法在裝配企業(yè)采購(gòu)物流中的應(yīng)用[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 41 (9): 1420-1424.

        [3] A M AGUIAR, K RAMAMURTHY, A P REIS. Electronic procurement systems: an integrative model to explain procurement performance[C]//Industrial Engineering and Engineering Management, 2008. IEEM 2008. IEEE International Conference on. Singapore:IEEE, 2008: 1490-1494.

        [4] 常廣庶, 徐濟(jì)超. 基于報(bào)童模型的電子采購(gòu)策略研究[J]. 系統(tǒng)工程, 2004, 22 (10): 24-28.

        [5] D KARABOGA. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization[R]. Technical report-tr06, Erciyes university, engineering faculty, computer engineering department, 2005.

        [6] 肖芳雄, 面向QoS的Web服務(wù)組合建模和驗(yàn)證[D]. 南京:南京航空航天大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 2010: 8-15.

        [7] Chunlin L ,Meilai F,Layuan L. Multiple QoS modeling and algorithm in computational grid[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2007, 18(2): 412-417.

        [8] H C CHANG, J S YAO, L Y OUYANG. Fuzzy mixture inventory model with variable lead-time based on probabilistic fuzzy set and triangular fuzzy number[J]. Mathematical and Computer Modelling, 2004, 39(2): 287-304.

        [9] 常冬,張堯?qū)W.基于市場(chǎng)機(jī)制的QoS控制模型MQC的改進(jìn)遺傳算法求解[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2004, 27 (12): 1688-1694.endprint

        摘 要 基于Web的電子物流采購(gòu)是電子商務(wù)的熱點(diǎn).通過(guò)將模糊量化的QoS約束加入到Web電子物流采購(gòu)模型,構(gòu)造一種帶有QoS約束的Web電子物流采購(gòu)模型,并設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的人工蜂群算法進(jìn)行求解.模型基于現(xiàn)有Web采購(gòu)系統(tǒng)的采購(gòu)模式,融合了非功能性Web服務(wù)評(píng)價(jià)理論,著重將帶QoS約束的電子物流采購(gòu)選擇過(guò)程與人工蜂群算法求解過(guò)程相結(jié)合,從而能快速準(zhǔn)確地獲得使整體利益最大的解.經(jīng)仿真計(jì)算,驗(yàn)證了模型的有效性.

        關(guān)鍵詞 QoS;模糊QoS約束;人工蜂群算法;電子采購(gòu);采購(gòu)模型

        中圖分類(lèi)號(hào) C93;TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

        1 引 言

        電子采購(gòu)系統(tǒng)的發(fā)展不僅為企業(yè)節(jié)約了采購(gòu)成本,而且實(shí)現(xiàn)了在最短時(shí)間內(nèi)篩選到最合適的供應(yīng)商.Web電子采購(gòu)系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的一部分,如今,有類(lèi)似功能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)越來(lái)越多,非功能性標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為衡量網(wǎng)絡(luò)服務(wù)越來(lái)越重要的標(biāo)志.非功能性標(biāo)準(zhǔn)的主體是服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS), QoS 決定用戶(hù)對(duì)Web服務(wù)的滿(mǎn)意程度.本文將QoS屬性作為采購(gòu)策略的約束條件,加入到采購(gòu)過(guò)程中,以保證采購(gòu)系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量.由于QoS約束難以衡量,采用三角模糊的方法來(lái)量化QoS.

        線下采購(gòu)模型有利用遺傳算法[1]、C-W節(jié)約算法[2]等求解,但電子采購(gòu)模型和傳統(tǒng)采購(gòu)的考慮因素、采購(gòu)流程等有較大不同.現(xiàn)有關(guān)于電子采購(gòu)系統(tǒng)的研究有:根據(jù)企業(yè)IT能力提出采購(gòu)成效的概念模型[3]、單周期報(bào)童模型[4]等.由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不確定性很大,針對(duì)電子采購(gòu)過(guò)程建模的研究較少.并且還沒(méi)有帶服務(wù)約束條件的模型.在參與者數(shù)量多的情況下,如果用動(dòng)態(tài)規(guī)劃等精確算法求解計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng).有鑒于此,本文將引入人工蜂群算法來(lái)建立電子采購(gòu)模型.

        蜂群是具有較大規(guī)模的自組織群體,通過(guò)蜜蜂個(gè)體間的合作,能夠表現(xiàn)出極其復(fù)雜的行為能力.人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm ,ABC)是Karaboga于2005年提出的一種基于蜜蜂群體覓食行為的群智能優(yōu)化算法[5],通過(guò)模擬蜂群的集體行為來(lái)實(shí)現(xiàn)尋優(yōu).該算法參數(shù)較少,全局收斂性也較好,適用于多維問(wèn)題的求解.蜜蜂群依據(jù)各自分工不同進(jìn)行不同活動(dòng),通過(guò)交換信息來(lái)尋找最佳蜜源.蜜蜂選擇含蜜量高的蜜源采蜜,類(lèi)似于電子采購(gòu)中選擇最合適的產(chǎn)品.而且,蜂群種類(lèi)的多樣化和搜索規(guī)則的靈活性便于適應(yīng)約束條件.本文將QoS約束加入到電子物流采購(gòu)模型中,并改進(jìn)人工蜂群算法來(lái)求解模型.

        6 結(jié) 論

        將模糊量化的QoS約束加入到電子物流采購(gòu)模型中,并利用改進(jìn)的人工蜂群算法求解該模型.相

        比現(xiàn)有的電子采購(gòu)系統(tǒng),更多地考慮了用戶(hù)對(duì)非功能性特點(diǎn)的需求,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的求解過(guò)程,既滿(mǎn)足了電子物流采購(gòu)的功能需求,又考慮了QoS約束條件.對(duì)于電子物流采購(gòu)系統(tǒng)具有一定的實(shí)用價(jià)值,對(duì)其他Web服務(wù)系統(tǒng)也有借鑒意義.

        時(shí)間/0.01秒

        圖2 整體效用收斂圖

        參考文獻(xiàn)

        [1] 張秋菊,朱幫助.基于遺傳算法的有折扣多產(chǎn)品采購(gòu)多供應(yīng)商選擇問(wèn)題求解[J].中國(guó)管理科學(xué), 2008, 16 (10): 192-196.

        [2] 朱曉蘭,趙一飛. C2W節(jié)約算法在裝配企業(yè)采購(gòu)物流中的應(yīng)用[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 41 (9): 1420-1424.

        [3] A M AGUIAR, K RAMAMURTHY, A P REIS. Electronic procurement systems: an integrative model to explain procurement performance[C]//Industrial Engineering and Engineering Management, 2008. IEEM 2008. IEEE International Conference on. Singapore:IEEE, 2008: 1490-1494.

        [4] 常廣庶, 徐濟(jì)超. 基于報(bào)童模型的電子采購(gòu)策略研究[J]. 系統(tǒng)工程, 2004, 22 (10): 24-28.

        [5] D KARABOGA. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization[R]. Technical report-tr06, Erciyes university, engineering faculty, computer engineering department, 2005.

        [6] 肖芳雄, 面向QoS的Web服務(wù)組合建模和驗(yàn)證[D]. 南京:南京航空航天大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 2010: 8-15.

        [7] Chunlin L ,Meilai F,Layuan L. Multiple QoS modeling and algorithm in computational grid[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2007, 18(2): 412-417.

        [8] H C CHANG, J S YAO, L Y OUYANG. Fuzzy mixture inventory model with variable lead-time based on probabilistic fuzzy set and triangular fuzzy number[J]. Mathematical and Computer Modelling, 2004, 39(2): 287-304.

        [9] 常冬,張堯?qū)W.基于市場(chǎng)機(jī)制的QoS控制模型MQC的改進(jìn)遺傳算法求解[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2004, 27 (12): 1688-1694.endprint

        摘 要 基于Web的電子物流采購(gòu)是電子商務(wù)的熱點(diǎn).通過(guò)將模糊量化的QoS約束加入到Web電子物流采購(gòu)模型,構(gòu)造一種帶有QoS約束的Web電子物流采購(gòu)模型,并設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的人工蜂群算法進(jìn)行求解.模型基于現(xiàn)有Web采購(gòu)系統(tǒng)的采購(gòu)模式,融合了非功能性Web服務(wù)評(píng)價(jià)理論,著重將帶QoS約束的電子物流采購(gòu)選擇過(guò)程與人工蜂群算法求解過(guò)程相結(jié)合,從而能快速準(zhǔn)確地獲得使整體利益最大的解.經(jīng)仿真計(jì)算,驗(yàn)證了模型的有效性.

        關(guān)鍵詞 QoS;模糊QoS約束;人工蜂群算法;電子采購(gòu);采購(gòu)模型

        中圖分類(lèi)號(hào) C93;TP301.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

        1 引 言

        電子采購(gòu)系統(tǒng)的發(fā)展不僅為企業(yè)節(jié)約了采購(gòu)成本,而且實(shí)現(xiàn)了在最短時(shí)間內(nèi)篩選到最合適的供應(yīng)商.Web電子采購(gòu)系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的一部分,如今,有類(lèi)似功能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)越來(lái)越多,非功能性標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為衡量網(wǎng)絡(luò)服務(wù)越來(lái)越重要的標(biāo)志.非功能性標(biāo)準(zhǔn)的主體是服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS), QoS 決定用戶(hù)對(duì)Web服務(wù)的滿(mǎn)意程度.本文將QoS屬性作為采購(gòu)策略的約束條件,加入到采購(gòu)過(guò)程中,以保證采購(gòu)系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量.由于QoS約束難以衡量,采用三角模糊的方法來(lái)量化QoS.

        線下采購(gòu)模型有利用遺傳算法[1]、C-W節(jié)約算法[2]等求解,但電子采購(gòu)模型和傳統(tǒng)采購(gòu)的考慮因素、采購(gòu)流程等有較大不同.現(xiàn)有關(guān)于電子采購(gòu)系統(tǒng)的研究有:根據(jù)企業(yè)IT能力提出采購(gòu)成效的概念模型[3]、單周期報(bào)童模型[4]等.由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不確定性很大,針對(duì)電子采購(gòu)過(guò)程建模的研究較少.并且還沒(méi)有帶服務(wù)約束條件的模型.在參與者數(shù)量多的情況下,如果用動(dòng)態(tài)規(guī)劃等精確算法求解計(jì)算時(shí)間較長(zhǎng).有鑒于此,本文將引入人工蜂群算法來(lái)建立電子采購(gòu)模型.

        蜂群是具有較大規(guī)模的自組織群體,通過(guò)蜜蜂個(gè)體間的合作,能夠表現(xiàn)出極其復(fù)雜的行為能力.人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm ,ABC)是Karaboga于2005年提出的一種基于蜜蜂群體覓食行為的群智能優(yōu)化算法[5],通過(guò)模擬蜂群的集體行為來(lái)實(shí)現(xiàn)尋優(yōu).該算法參數(shù)較少,全局收斂性也較好,適用于多維問(wèn)題的求解.蜜蜂群依據(jù)各自分工不同進(jìn)行不同活動(dòng),通過(guò)交換信息來(lái)尋找最佳蜜源.蜜蜂選擇含蜜量高的蜜源采蜜,類(lèi)似于電子采購(gòu)中選擇最合適的產(chǎn)品.而且,蜂群種類(lèi)的多樣化和搜索規(guī)則的靈活性便于適應(yīng)約束條件.本文將QoS約束加入到電子物流采購(gòu)模型中,并改進(jìn)人工蜂群算法來(lái)求解模型.

        6 結(jié) 論

        將模糊量化的QoS約束加入到電子物流采購(gòu)模型中,并利用改進(jìn)的人工蜂群算法求解該模型.相

        比現(xiàn)有的電子采購(gòu)系統(tǒng),更多地考慮了用戶(hù)對(duì)非功能性特點(diǎn)的需求,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的求解過(guò)程,既滿(mǎn)足了電子物流采購(gòu)的功能需求,又考慮了QoS約束條件.對(duì)于電子物流采購(gòu)系統(tǒng)具有一定的實(shí)用價(jià)值,對(duì)其他Web服務(wù)系統(tǒng)也有借鑒意義.

        時(shí)間/0.01秒

        圖2 整體效用收斂圖

        參考文獻(xiàn)

        [1] 張秋菊,朱幫助.基于遺傳算法的有折扣多產(chǎn)品采購(gòu)多供應(yīng)商選擇問(wèn)題求解[J].中國(guó)管理科學(xué), 2008, 16 (10): 192-196.

        [2] 朱曉蘭,趙一飛. C2W節(jié)約算法在裝配企業(yè)采購(gòu)物流中的應(yīng)用[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 41 (9): 1420-1424.

        [3] A M AGUIAR, K RAMAMURTHY, A P REIS. Electronic procurement systems: an integrative model to explain procurement performance[C]//Industrial Engineering and Engineering Management, 2008. IEEM 2008. IEEE International Conference on. Singapore:IEEE, 2008: 1490-1494.

        [4] 常廣庶, 徐濟(jì)超. 基于報(bào)童模型的電子采購(gòu)策略研究[J]. 系統(tǒng)工程, 2004, 22 (10): 24-28.

        [5] D KARABOGA. An idea based on honey bee swarm for numerical optimization[R]. Technical report-tr06, Erciyes university, engineering faculty, computer engineering department, 2005.

        [6] 肖芳雄, 面向QoS的Web服務(wù)組合建模和驗(yàn)證[D]. 南京:南京航空航天大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 2010: 8-15.

        [7] Chunlin L ,Meilai F,Layuan L. Multiple QoS modeling and algorithm in computational grid[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2007, 18(2): 412-417.

        [8] H C CHANG, J S YAO, L Y OUYANG. Fuzzy mixture inventory model with variable lead-time based on probabilistic fuzzy set and triangular fuzzy number[J]. Mathematical and Computer Modelling, 2004, 39(2): 287-304.

        [9] 常冬,張堯?qū)W.基于市場(chǎng)機(jī)制的QoS控制模型MQC的改進(jìn)遺傳算法求解[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2004, 27 (12): 1688-1694.endprint

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