楊喜娟 楊 博 武 福

(①蘭州交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070; ②蘭州交通大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

云制造資源配置優(yōu)化問(wèn)題是實(shí)現(xiàn)云制造智能化、高效化的關(guān)鍵問(wèn)題。資源配置的優(yōu)化可以解決目前大多數(shù)制造企業(yè)存在的資源閑置、能耗巨大、產(chǎn)能過(guò)剩等問(wèn)題，改善制造業(yè)困境，提高服務(wù)質(zhì)量和效率[1-3]。近年來(lái)，圍繞云制造資源配置優(yōu)化的研究熱點(diǎn)主要集中在：①評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究；②服務(wù)評(píng)價(jià)綜合方法的研究；③求解資源優(yōu)化模型的方法研究。例如：文獻(xiàn)[2]用基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的優(yōu)選分析方法探討了資源優(yōu)化組合的求解過(guò)程；文獻(xiàn)[4]基于模糊層次分析法建立了制造資源評(píng)價(jià)模型；文獻(xiàn)[5]針對(duì)制造云服務(wù)組合問(wèn)題建立模型并利用改進(jìn)遺傳算法求解；文獻(xiàn)[6]采用改進(jìn)的進(jìn)化多目標(biāo)算法對(duì)云制造資源配置雙層規(guī)劃模型進(jìn)行求解；文獻(xiàn)[7]提出用離散型粒子群遺傳混合算法對(duì)云制造配置模型進(jìn)行求解。但是，遺傳算法參數(shù)多、收斂速度較慢、會(huì)產(chǎn)生大量冗余迭代；粒子群算法易早熟、易陷入局部最優(yōu)，搜索質(zhì)量不高；蟻群算法收斂速度慢、易停滯、易陷入局部最優(yōu)。因此需要更為簡(jiǎn)單、可靠、高效的算法求解資源配置優(yōu)化問(wèn)題。

基本布谷鳥(niǎo)搜索算法(CS)是2009年由劍橋大學(xué)Yang等學(xué)者提出的一種新的全局優(yōu)化啟發(fā)式算法，它主要模擬自然界布谷鳥(niǎo)飛行以及寄生行為，通過(guò)Levy飛行機(jī)制尋找寄主鳥(niǎo)窩，即更新每代解實(shí)現(xiàn)全局搜索，再經(jīng)過(guò)Biased隨機(jī)游走方式淘汰并改善部分解，以達(dá)到局部搜索最優(yōu)的目的。布谷鳥(niǎo)算法具有參數(shù)少、全局搜索能力強(qiáng)、不易陷入局部最優(yōu)、魯棒性好、通用性強(qiáng)、簡(jiǎn)單高效、易操作等顯著優(yōu)勢(shì)，目前廣泛用于解決函數(shù)優(yōu)化、資源調(diào)度、工程結(jié)構(gòu)優(yōu)化、TSP等諸多問(wèn)題中[8-9]。但是，基本布谷鳥(niǎo)算法也存在一些缺陷，例如：搜索后期收斂速度較慢、缺少活力等。因此有許多學(xué)者除了對(duì)算法的步長(zhǎng)、參數(shù)和發(fā)現(xiàn)概率做積極改進(jìn)之外，還在與其他算法相耦合方面不斷研究創(chuàng)新。文獻(xiàn)[10]提出的布谷鳥(niǎo)搜索增強(qiáng)算法采用逐維評(píng)價(jià)策略接收部分進(jìn)化個(gè)體，增強(qiáng)算法的求精能力和收斂速度；文獻(xiàn)[11]引入動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重改進(jìn)解的更新方式，依據(jù)動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重值保留上代鳥(niǎo)窩的最優(yōu)位置，并進(jìn)行下一代位置更新，從而有效平衡種群探索能力和開(kāi)發(fā)能力之間的關(guān)系；文獻(xiàn)[12]提出基于粒子群算法的布谷鳥(niǎo)搜索算法，進(jìn)一步提高布谷鳥(niǎo)算法的求解精度和收斂速度；文獻(xiàn)[13]提出一種基于適應(yīng)值分配的自適應(yīng)步長(zhǎng)和發(fā)現(xiàn)概率的布谷鳥(niǎo)搜索算法，提高了算法的計(jì)算精度；文獻(xiàn)[14]將混沌理論引入布谷鳥(niǎo)搜索算法，使混沌特性與基本布谷鳥(niǎo)算法相結(jié)合，進(jìn)一步提高了布谷鳥(niǎo)算法性能。

針對(duì)其他啟發(fā)式算法易早熟、易陷入局部最優(yōu)、收斂質(zhì)量不高等問(wèn)題，本文提出了一種改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)搜索算法，并將其應(yīng)用于云制造資源配置模型的求解中，為云制造資源優(yōu)化配置提供了新的思路。

1 問(wèn)題描述與模型建立

云制造資源配置優(yōu)化問(wèn)題描述如下：一客戶(hù)企業(yè)在云制造平臺(tái)定制生產(chǎn)一套電氣設(shè)備，當(dāng)客戶(hù)將制造需求和約束條件上傳至云制造平臺(tái)后，平臺(tái)首先將此套電氣設(shè)備生產(chǎn)任務(wù)視為總?cè)蝿?wù)J，并將其分解為n項(xiàng)生產(chǎn)分任務(wù),可以表示為N1,N2,N3,…,Nn,接著云制造平臺(tái)會(huì)從資源庫(kù)中搜索并收集滿(mǎn)足客戶(hù)需求的資源，每項(xiàng)分任務(wù)對(duì)應(yīng)若干個(gè)資源，可分別表示為N1M1,N1M2,N1M3,…,N2M1,N2M2,N2M3,…,NnMm，如果無(wú)合適資源，則客戶(hù)應(yīng)當(dāng)修改約束條件進(jìn)行重新搜索，最后云制造平臺(tái)將根據(jù)各資源的性能參數(shù)，運(yùn)用資源精選數(shù)學(xué)模型予以計(jì)算，求得滿(mǎn)足客戶(hù)要求的最優(yōu)資源服務(wù)鏈。

資源精選數(shù)學(xué)模型主要由體現(xiàn)生產(chǎn)高效性的總時(shí)間值T、表現(xiàn)資源經(jīng)濟(jì)性的總成本值C、反映資源可靠性的總質(zhì)量值Q、體現(xiàn)服務(wù)高效性與準(zhǔn)確性的總管理值M以及折射客戶(hù)資源滿(mǎn)意度和信任度的總反饋值F五項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成。在將五項(xiàng)指標(biāo)代入精選數(shù)學(xué)模型計(jì)算之前還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理：

步驟1 因?yàn)楦髦笜?biāo)間計(jì)量單位和數(shù)量級(jí)都不同，不能直接進(jìn)行綜合分析，所以需要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)去量綱化處理。方法是均值法：E=H/h，其中H為各指標(biāo)參數(shù)，h表示所有備選資源每項(xiàng)指標(biāo)的平均值。

步驟2T、C是成本型指標(biāo)，必須轉(zhuǎn)化為效益型指標(biāo)，方法是E0=Emax-E，其中Emax表示客戶(hù)允許的最大總時(shí)間T和最大總成本C。

步驟3 將效益型指標(biāo)Q、M和F定量化處理，如表1所示，其中2、4、6、8 表示中間值。

表1 定量化賦值標(biāo)準(zhǔn)

為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，從以上五指標(biāo)出發(fā)，運(yùn)用線(xiàn)性規(guī)劃法建立的最優(yōu)資源精選數(shù)學(xué)模型如下:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

總目標(biāo)函數(shù)：maxZ=w1T0+w2C0+w3Q+w4M+w5F

(6)

數(shù)學(xué)模型中：φij∈{0,1}為決策因子，當(dāng)φij=1時(shí)，表示第i個(gè)子任務(wù)由第j個(gè)資源參與制造，否則φij=0；當(dāng)δ=0時(shí)，表示分任務(wù)Ni對(duì)應(yīng)的制造資源Mj與分任務(wù)Ni+1對(duì)應(yīng)的制造資源Mq之間存在著信息流，δ=1時(shí)，兩者間存在著物料流；q表示第i+1個(gè)子任務(wù)中的第q個(gè)服務(wù)資源；n代表共有n種生產(chǎn)分任務(wù)；mi代表第i項(xiàng)分任務(wù)對(duì)應(yīng)符合要求的資源有m種；t(ij)代表分任務(wù)Ni對(duì)應(yīng)制造資源Mj所需加工時(shí)間；t(ij,(i+1)q)代表分任務(wù)Ni中第j個(gè)資源和分任務(wù)Ni+1中第q個(gè)資源的連接時(shí)間；c(ij)代表分任務(wù)Ni對(duì)應(yīng)制造資源Mj所需加工成本；c(ij,(i+1)q)代表分任務(wù)Ni中第j個(gè)資源和分任務(wù)Mi+1中第q個(gè)資源的連接成本；qj(i)代表分任務(wù)Ni對(duì)應(yīng)資源Mj的制造質(zhì)量合格值；mj(i)代表分任務(wù)Ni對(duì)應(yīng)資源Mj的服務(wù)管理值；fj(i)代表分任務(wù)Ni對(duì)應(yīng)資源Mj的動(dòng)態(tài)反饋值。Tmax、Cmax、Qmin、Mmin、Fmin分別為反映客戶(hù)底線(xiàn)要求的最后總時(shí)間、最大總成本、最差平均質(zhì)量、最差平均管理和最差平均反饋值。完成整個(gè)過(guò)程的最長(zhǎng)時(shí)間要小于等于客戶(hù)允許的最后時(shí)間；所需的成本要小于等于客戶(hù)給定的最大成本；質(zhì)量均值必須大于等于客戶(hù)的最差質(zhì)量要求；管理均值必須大于等于客戶(hù)的最差管理要求；反饋度均值必須大于等于客戶(hù)的最差反饋要求。此外，w1、w2、w3、w4、w5分別表示時(shí)間、成本、質(zhì)量、管理及反饋的權(quán)重值，且w1+w2+w3+w4+w5=1，各權(quán)重值計(jì)算過(guò)程如下：

步驟1 通過(guò)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)間重要性的定量比較，建立出判斷矩陣A，A中的元素為aij(i，j=1,2,3,4,5)，指標(biāo)重要性量化如表2所示。

步驟2 利用公式xij=aij/(a1j+a2j+a3j+a4j+a5j)對(duì)矩陣A中的元素aij進(jìn)行處理，其中xij(i，j=1,2,3,4,5)表示處理后的元素。

步驟3 根據(jù)公式wi=xij/5再對(duì)矩陣A進(jìn)行歸一化處理，其中wi(i=1,2,3,4,5)表示計(jì)算得到的權(quán)重值。

表2 指標(biāo)重要性量化

2 改進(jìn)算法的優(yōu)化原理

布谷鳥(niǎo)算法是由Yang Xinshe和Deb Suash在2009年提出的一種新的啟發(fā)式算法，它根據(jù)自然界鳥(niǎo)類(lèi)或果蠅飛行規(guī)律，模擬布谷鳥(niǎo)寄生育雛的策略，提出兩個(gè)核心算法組件：Levy飛行和Biased隨機(jī)游走。在Levy Flights隨機(jī)游走中，每一代種群里的每個(gè)個(gè)體Xi分別以當(dāng)代最優(yōu)個(gè)體Xbest為導(dǎo)向，搜索新的個(gè)體Xi+1,飛行步長(zhǎng)滿(mǎn)足Levy分布，更新公式為：

(7)

其中：α0為比例因子，通常取0.01；β為常數(shù)，通常取1.5；u、v為滿(mǎn)足正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，另外：

(8)

其中：Γ表示伽馬方程。

在Biased隨機(jī)游走中一般設(shè)定發(fā)現(xiàn)概率Pa為0.25，當(dāng)縮放因子r∈[0,1]小于Pa時(shí)，保留原解；當(dāng)縮放因子r大于Pa時(shí)，則根據(jù)Biased游走公式重新生成相同數(shù)量的新解。具體更新公式如下：

Xi=Xi+r(Xj-Xk)

(9)

基本布谷鳥(niǎo)算法具體運(yùn)算流程如圖1所示。

改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法(SAACS)是在基本布谷鳥(niǎo)算法(CS)的基礎(chǔ)上通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整部分參數(shù)，加入雙向搜索策略，并引入模擬退火算法的思想后得到的，具體流程如圖2所示，其具體改進(jìn)有以下幾個(gè)方面：

其一，在Levy Flights隨機(jī)游走尋找新解過(guò)程中的步長(zhǎng)越大，全局搜索得到的解多樣性增加，搜索速度加快，更容易靠近最優(yōu)解，但是搜索精度會(huì)相應(yīng)降低；而步長(zhǎng)越小，更有利于局部搜索，搜索精度得到提高，但是搜索速度變緩。因此，應(yīng)該令比例因子α0和常數(shù)β隨著迭代次數(shù)以及適應(yīng)度質(zhì)量自適應(yīng)調(diào)整，使運(yùn)算過(guò)程在迭代初期、適應(yīng)度值較差的情況下擴(kuò)大搜索范圍，增強(qiáng)全局搜索的能力，增加解的多樣性，而在迭代后期縮小搜索范圍達(dá)到精確搜索的目的。具體調(diào)整如下：

其中：n表示種群大??；αmax表示比例因子最大值；αmin表示比例因子最小值；βmax表示β最大值；βmin表示β最小值；σ1、σ2分別代表正態(tài)分布的方差；u代表正態(tài)分布的均值；t表示當(dāng)前迭代次數(shù)；T表示迭代總次數(shù)；fi表示適應(yīng)度值。

其二，在Biased隨機(jī)游走過(guò)程中，將縮放因子r的取值范圍由[0,1]調(diào)整為[-1,1]，令單項(xiàng)搜索轉(zhuǎn)換為雙向搜索，在一定程度上保持了群體的多樣性，引導(dǎo)搜索過(guò)程向最優(yōu)解逼近，增強(qiáng)局部搜索效率，加快搜索最優(yōu)解速度。

其三，將模擬退火思想引入改進(jìn)算法中。經(jīng)過(guò)Biased隨機(jī)游走得到新解之后，計(jì)算新解的適應(yīng)度值，并在適應(yīng)度擇優(yōu)后保留較優(yōu)解，而到迭代后期步長(zhǎng)變?yōu)楹苄〉那闆r下，計(jì)算陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)較大，因此對(duì)于淘汰解可用min(1,e-Δf/T)≤rand[0,1]進(jìn)行隨機(jī)保留，隨著迭代次數(shù)增加，溫度降低，接受淘汰解的概率逐漸變大，可以在每次迭代后增加種群的多樣性，避免陷入局部循環(huán)。

3 改進(jìn)算法的實(shí)現(xiàn)

類(lèi)似于資源調(diào)度等離散型問(wèn)題，在運(yùn)用改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法時(shí)，應(yīng)該對(duì)各項(xiàng)任務(wù)相應(yīng)資源構(gòu)成的組合方案進(jìn)行編碼，如：對(duì)資源N1M3、資源N2M1、資源N3M4、資源N4M2、資源N5M1、資源N6M2、資源N7M1、資源N8M3組成的方案編碼為(3,1,4,2,1,2,1,3)。改進(jìn)后的自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法(SAACS)應(yīng)用于求解云制造資源配置優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型中。運(yùn)算步驟如下所示：

步驟1 對(duì)各項(xiàng)分任務(wù)相應(yīng)資源構(gòu)成的組合方案進(jìn)行編碼，設(shè)定退火溫度Q等一系列參數(shù)值。

步驟2 隨機(jī)初始生成n個(gè)鳥(niǎo)巢，即n個(gè)資源組合方案。

步驟3 將初始種群中生成的每個(gè)資源組合解全部解碼，檢驗(yàn)各組合方案是否滿(mǎn)足式(6)中的約束條件，并根據(jù)處理后的參數(shù)計(jì)算出各自函數(shù)值，作為初始適應(yīng)度值。

步驟4 根據(jù)Levy飛行在初始種群基礎(chǔ)上生成新的解，其中參數(shù)β和步長(zhǎng)α采用自適應(yīng)方式。

步驟5 根據(jù)被發(fā)現(xiàn)概率pa，運(yùn)用雙向搜索策略搜索新解以替換舊解，并檢驗(yàn)新種群中每個(gè)資源組合是否滿(mǎn)足式(6)中的約束條件。

步驟6 計(jì)算得到每種資源組合的適應(yīng)度值，在進(jìn)行適應(yīng)度擇優(yōu)后得到較優(yōu)解，對(duì)于其他解則用min(1,e-Δf/T)≤rand進(jìn)行隨機(jī)保留。

步驟7 判斷是否符合循環(huán)終止條件，如果不符合跳轉(zhuǎn)步驟4。

步驟8 若符合終止條件，則再次計(jì)算得到每種資源組合的適應(yīng)度值，選擇出適應(yīng)度最小的解，即可得到最優(yōu)資源組合以及最大函數(shù)值。

4 實(shí)驗(yàn)分析

現(xiàn)以某公司需要的智能通信配電設(shè)備生產(chǎn)為問(wèn)題的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，將可以互相替代并可以移動(dòng)的活動(dòng)生產(chǎn)工位封裝成制造云服務(wù)，在全部零部件生產(chǎn)中挑選部分核心零部件為代表進(jìn)行試驗(yàn)。仿真試驗(yàn)環(huán)境為2.20 GHz Pc,2 G內(nèi)存，Windows7 64位操作系統(tǒng)，Matlab R2012b。

依據(jù)文獻(xiàn)[15]的算例模型，客戶(hù)將制造任務(wù)提交云制造服務(wù)平臺(tái)后，制造任務(wù)主要被分為配電柜生產(chǎn)和機(jī)柜生產(chǎn)兩項(xiàng)任務(wù)，其中配電柜包含門(mén)、頂?shù)装宓壬a(chǎn)分任務(wù)，而機(jī)柜包括隔板、內(nèi)立柱等生產(chǎn)分任務(wù)。具體加工任務(wù)分解如表3所示。

表3 加工任務(wù)分解

平臺(tái)接受任務(wù)后首先立即在資源庫(kù)中進(jìn)行“資源匹配”，建立出符合生產(chǎn)需求的初選資源集，如表4所示。

表4 各資源的量化

接著根據(jù)客戶(hù)按實(shí)際需求列出指標(biāo)重要性判斷矩陣A：

經(jīng)過(guò)計(jì)算并歸一化處理后，得到矩陣A中的各指標(biāo)權(quán)重值如表5所示,這5個(gè)權(quán)重值分別對(duì)應(yīng)(6)式中的w1,w2,w3,w4,w5。

表5 式(6)中的各個(gè)權(quán)重值

實(shí)驗(yàn)一 算法有效性驗(yàn)證

根據(jù)表4中各資源去量綱、指標(biāo)轉(zhuǎn)化后的參數(shù)，分別利用基本布谷鳥(niǎo)算法(CS)、自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法(ACS)[13]以及改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法(SAACS)對(duì)資源配置優(yōu)化精選模型進(jìn)行求解。設(shè)定初始種群數(shù)為n=30，全局迭代次數(shù)iteration=200，發(fā)現(xiàn)鳥(niǎo)窩的概率pa=0.25，函數(shù)參數(shù)個(gè)數(shù)nd=8，比例因子最大值αmax為0.5，比例因子最小值αmin為0.05，βmax為1.8，βmin為0.8，σ1、σ2分別為0.3和0.005，初始溫度Q=500，退溫方式為：Qt+1=aQt，其中冷卻系數(shù)a取0.5，Qt為第t次迭代的溫度，Tmax=45.12,Cmax=3944,Qmin=6，Mmin=5，F(xiàn)min=5。經(jīng)過(guò)MATLAB運(yùn)算后，適應(yīng)度值變化曲線(xiàn)如圖3所示。

從圖3可以看出大約30代以后種群適應(yīng)度值趨于穩(wěn)定。最終得到的最小適應(yīng)度值為0.1864，總目標(biāo)函數(shù)最大值maxZ為5.3648，對(duì)應(yīng)最優(yōu)資源組合方案為：資源N1M3、資源N2M3、資源N3M4、資源N4M3、資源N5M1、資源N6M3、資源N7M2、資源N8M2，完成總?cè)蝿?wù)的總時(shí)間為34.44h，完成總?cè)蝿?wù)的總成本為2 821元。實(shí)驗(yàn)充分證明：改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法在求解云制造資源配置模型方面是可行有效的。

實(shí)驗(yàn)二 算法準(zhǔn)確度驗(yàn)證

根據(jù)表4中各資源去量綱、指標(biāo)轉(zhuǎn)化后的參數(shù)，在相同種群規(guī)模n=50、相同迭代次數(shù)iteration=200和相同問(wèn)題規(guī)模nd=8的情況下，分別運(yùn)用基本布谷鳥(niǎo)算法(CS)、自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法(ACS)[13]及改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法(SAACS)對(duì)精選數(shù)學(xué)模型進(jìn)行100次求解實(shí)驗(yàn)，對(duì)比探究新算法求解的準(zhǔn)確度，結(jié)果如表6所示。

表6 3種算法的計(jì)算準(zhǔn)確度與收斂所需迭代次數(shù)對(duì)比

從表6對(duì)比結(jié)果可以看出，SAACS求解準(zhǔn)確率明顯高于另外兩種算法，并且在相同條件下，SAACS的迭代次數(shù)更少于其他算法。因此，改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法在求解云制造資源配置模型的準(zhǔn)確度方面更符合要求。

實(shí)驗(yàn)三 算法效率驗(yàn)證

根據(jù)表4中各資源去量綱、指標(biāo)轉(zhuǎn)化后的參數(shù)，在不同種群規(guī)模、不同迭代次數(shù)和擴(kuò)大問(wèn)題規(guī)模的情況下運(yùn)用改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法對(duì)精選數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，探究新算法的求解效率，結(jié)果如表7所示。

表7 SAACS運(yùn)算時(shí)間

表7中運(yùn)行時(shí)間單位為“秒(s)”，各種情況下每項(xiàng)實(shí)驗(yàn)做十次取平均值，問(wèn)題規(guī)模nd擴(kuò)大部分的參數(shù)依據(jù)N1Mj(j=1,2,3)和N2Mj(j=1,2,3,4)。從表7中可以體現(xiàn)出隨著種群規(guī)模、問(wèn)題規(guī)模和迭代次數(shù)的單方面變化，SAACS運(yùn)算時(shí)間基本也成線(xiàn)性變化，另外還進(jìn)一步表明改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法在求解各種規(guī)模問(wèn)題上的可行性和高效性。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以基本布谷鳥(niǎo)算法為基礎(chǔ)，通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整步長(zhǎng)、動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，應(yīng)用雙向搜索策略和模擬退火思想，提出了改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法(SAACS)，并將該算法運(yùn)用于求解云制造資源配置優(yōu)化模型中。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，新算法不僅是有效、可行的，而且在求解效率和準(zhǔn)確度方面都優(yōu)于同類(lèi)算法。改進(jìn)自適應(yīng)布谷鳥(niǎo)算法為云制造環(huán)境下最優(yōu)資源服務(wù)鏈的快速獲得提供了一種新的思路和方法。

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