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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著物流產(chǎn)業(yè)模式的發(fā)展,面臨著很強(qiáng)的整合需求,構(gòu)建合理高效的組合服務(wù)已成為世界迫切的要求。組合服務(wù)的優(yōu)劣很大程度上取決于所使用的服務(wù)組合算法性能的好壞,而單個(gè)服務(wù)組合算法由于其效率、能力的限制,已無法應(yīng)變不確定的市場(chǎng)環(huán)境。如:服務(wù)訂單成交量短時(shí)間劇增,物流企業(yè)滿足不了用戶的需求,出現(xiàn)“爆倉(cāng)”現(xiàn)象;或者服務(wù)訂單量銳減,物流企業(yè)卻沒有在能力范圍內(nèi)提供給最終用戶又快又好的服務(wù)?;诖?,本文在對(duì)服務(wù)組合領(lǐng)域中表現(xiàn)出色的服務(wù)組合算法進(jìn)行研究分析的
2、基礎(chǔ)上,構(gòu)建了支撐協(xié)同物流服務(wù)組合的自適應(yīng)算法機(jī)制。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括:
(1)本文對(duì)現(xiàn)有遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)、人工蜂群算法(Artifical Bee Colony Algorithm,ABC)及最大最小蟻群算法(Max-Min Ant System,MMAS)的相關(guān)知識(shí)和運(yùn)行原理進(jìn)行描述,并改進(jìn)了ABC的運(yùn)行流程。最終,分別確定了基于三種算法的適用于物流服務(wù)組合的運(yùn)行步驟并做出了比較分析
3、。
(2)經(jīng)過以上三種服務(wù)組合算法四個(gè)方面的比較分析,本文融合事例推理的原理構(gòu)建了自適應(yīng)的物流服務(wù)組合算法。該方法在市場(chǎng)環(huán)境變更的狀況下能夠?qū)Ψ?wù)需求序列的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),并以此為根據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整服務(wù)組合策略,切實(shí)提高了系統(tǒng)的應(yīng)變能力。最后,本文通過實(shí)驗(yàn)對(duì)所提算法的正確性進(jìn)行了驗(yàn)證。
(3)對(duì)自適應(yīng)算法做出了優(yōu)化。本文在協(xié)同物流服務(wù)中,在考慮縱向協(xié)同的同時(shí)并注重橫向協(xié)同的作用優(yōu)勢(shì)能夠增大候選服務(wù)的數(shù)量并提高組合服務(wù)的能力,
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