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蜂群算法求解支持模糊QoS約束的電子采購模型

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

高珊 張惠珍 馬良

摘 要 基于Web的電子物流采購是電子商務的熱點.通過將模糊量化的QoS約束加入到Web電子物流采購模型,構(gòu)造一種帶有QoS約束的Web電子物流采購模型,并設(shè)計一種改進的人工蜂群算法進行求解.模型基于現(xiàn)有Web采購系統(tǒng)的采購模式,融合了非功能性Web服務評價理論,著重將帶QoS約束的電子物流采購選擇過程與人工蜂群算法求解過程相結(jié)合,從而能快速準確地獲得使整體利益最大的解.經(jīng)仿真計算,驗證了模型的有效性.

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

中圖分類號 C93;TP301.6 文獻標識碼 A

1 引 言

電子采購系統(tǒng)的發(fā)展不僅為企業(yè)節(jié)約了采購成本,而且實現(xiàn)了在最短時間內(nèi)篩選到最合適的供應商.Web電子采購系統(tǒng)是網(wǎng)絡服務的一部分,如今,有類似功能的網(wǎng)絡服務越來越多,非功能性標準已經(jīng)成為衡量網(wǎng)絡服務越來越重要的標志.非功能性標準的主體是服務質(zhì)量(Quality of Service,QoS), QoS 決定用戶對Web服務的滿意程度.本文將QoS屬性作為采購策略的約束條件,加入到采購過程中,以保證采購系統(tǒng)的服務質(zhì)量.由于QoS約束難以衡量,采用三角模糊的方法來量化QoS.

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

蜂群是具有較大規(guī)模的自組織群體,通過蜜蜂個體間的合作,能夠表現(xiàn)出極其復雜的行為能力.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],通過模擬蜂群的集體行為來實現(xiàn)尋優(yōu).該算法參數(shù)較少,全局收斂性也較好,適用于多維問題的求解.蜜蜂群依據(jù)各自分工不同進行不同活動,通過交換信息來尋找最佳蜜源.蜜蜂選擇含蜜量高的蜜源采蜜,類似于電子采購中選擇最合適的產(chǎn)品.而且,蜂群種類的多樣化和搜索規(guī)則的靈活性便于適應約束條件.本文將QoS約束加入到電子物流采購模型中,并改進人工蜂群算法來求解模型.

6 結(jié) 論

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

比現(xiàn)有的電子采購系統(tǒng),更多地考慮了用戶對非功能性特點的需求,設(shè)計了相應的求解過程,既滿足了電子物流采購的功能需求,又考慮了QoS約束條件.對于電子物流采購系統(tǒng)具有一定的實用價值,對其他Web服務系統(tǒng)也有借鑒意義.

時間/0.01秒

圖2 整體效用收斂圖

參考文獻

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

[2] 朱曉蘭,趙一飛. C2W節(jié)約算法在裝配企業(yè)采購物流中的應用[J]. 上海交通大學學報, 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, 徐濟超. 基于報童模型的電子采購策略研究[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服務組合建模和驗證[D]. 南京:南京航空航天大學信息科學與技術(shù)學院, 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.基于市場機制的QoS控制模型MQC的改進遺傳算法求解[J]. 計算機學報, 2004, 27 (12): 1688-1694.endprint

摘 要 基于Web的電子物流采購是電子商務的熱點.通過將模糊量化的QoS約束加入到Web電子物流采購模型,構(gòu)造一種帶有QoS約束的Web電子物流采購模型,并設(shè)計一種改進的人工蜂群算法進行求解.模型基于現(xiàn)有Web采購系統(tǒng)的采購模式,融合了非功能性Web服務評價理論,著重將帶QoS約束的電子物流采購選擇過程與人工蜂群算法求解過程相結(jié)合,從而能快速準確地獲得使整體利益最大的解.經(jīng)仿真計算,驗證了模型的有效性.

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

中圖分類號 C93;TP301.6 文獻標識碼 A

1 引 言

電子采購系統(tǒng)的發(fā)展不僅為企業(yè)節(jié)約了采購成本,而且實現(xiàn)了在最短時間內(nèi)篩選到最合適的供應商.Web電子采購系統(tǒng)是網(wǎng)絡服務的一部分,如今,有類似功能的網(wǎng)絡服務越來越多,非功能性標準已經(jīng)成為衡量網(wǎng)絡服務越來越重要的標志.非功能性標準的主體是服務質(zhì)量(Quality of Service,QoS), QoS 決定用戶對Web服務的滿意程度.本文將QoS屬性作為采購策略的約束條件,加入到采購過程中,以保證采購系統(tǒng)的服務質(zhì)量.由于QoS約束難以衡量,采用三角模糊的方法來量化QoS.

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

蜂群是具有較大規(guī)模的自組織群體,通過蜜蜂個體間的合作,能夠表現(xiàn)出極其復雜的行為能力.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],通過模擬蜂群的集體行為來實現(xiàn)尋優(yōu).該算法參數(shù)較少,全局收斂性也較好,適用于多維問題的求解.蜜蜂群依據(jù)各自分工不同進行不同活動,通過交換信息來尋找最佳蜜源.蜜蜂選擇含蜜量高的蜜源采蜜,類似于電子采購中選擇最合適的產(chǎn)品.而且,蜂群種類的多樣化和搜索規(guī)則的靈活性便于適應約束條件.本文將QoS約束加入到電子物流采購模型中,并改進人工蜂群算法來求解模型.

6 結(jié) 論

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

比現(xiàn)有的電子采購系統(tǒng),更多地考慮了用戶對非功能性特點的需求,設(shè)計了相應的求解過程,既滿足了電子物流采購的功能需求,又考慮了QoS約束條件.對于電子物流采購系統(tǒng)具有一定的實用價值,對其他Web服務系統(tǒng)也有借鑒意義.

時間/0.01秒

圖2 整體效用收斂圖

參考文獻

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

[2] 朱曉蘭,趙一飛. C2W節(jié)約算法在裝配企業(yè)采購物流中的應用[J]. 上海交通大學學報, 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, 徐濟超. 基于報童模型的電子采購策略研究[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服務組合建模和驗證[D]. 南京:南京航空航天大學信息科學與技術(shù)學院, 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.基于市場機制的QoS控制模型MQC的改進遺傳算法求解[J]. 計算機學報, 2004, 27 (12): 1688-1694.endprint

摘 要 基于Web的電子物流采購是電子商務的熱點.通過將模糊量化的QoS約束加入到Web電子物流采購模型,構(gòu)造一種帶有QoS約束的Web電子物流采購模型,并設(shè)計一種改進的人工蜂群算法進行求解.模型基于現(xiàn)有Web采購系統(tǒng)的采購模式,融合了非功能性Web服務評價理論,著重將帶QoS約束的電子物流采購選擇過程與人工蜂群算法求解過程相結(jié)合,從而能快速準確地獲得使整體利益最大的解.經(jīng)仿真計算,驗證了模型的有效性.

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

中圖分類號 C93;TP301.6 文獻標識碼 A

1 引 言

電子采購系統(tǒng)的發(fā)展不僅為企業(yè)節(jié)約了采購成本,而且實現(xiàn)了在最短時間內(nèi)篩選到最合適的供應商.Web電子采購系統(tǒng)是網(wǎng)絡服務的一部分,如今,有類似功能的網(wǎng)絡服務越來越多,非功能性標準已經(jīng)成為衡量網(wǎng)絡服務越來越重要的標志.非功能性標準的主體是服務質(zhì)量(Quality of Service,QoS), QoS 決定用戶對Web服務的滿意程度.本文將QoS屬性作為采購策略的約束條件,加入到采購過程中,以保證采購系統(tǒng)的服務質(zhì)量.由于QoS約束難以衡量,采用三角模糊的方法來量化QoS.

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

蜂群是具有較大規(guī)模的自組織群體,通過蜜蜂個體間的合作,能夠表現(xiàn)出極其復雜的行為能力.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],通過模擬蜂群的集體行為來實現(xiàn)尋優(yōu).該算法參數(shù)較少,全局收斂性也較好,適用于多維問題的求解.蜜蜂群依據(jù)各自分工不同進行不同活動,通過交換信息來尋找最佳蜜源.蜜蜂選擇含蜜量高的蜜源采蜜,類似于電子采購中選擇最合適的產(chǎn)品.而且,蜂群種類的多樣化和搜索規(guī)則的靈活性便于適應約束條件.本文將QoS約束加入到電子物流采購模型中,并改進人工蜂群算法來求解模型.

6 結(jié) 論

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

比現(xiàn)有的電子采購系統(tǒng),更多地考慮了用戶對非功能性特點的需求,設(shè)計了相應的求解過程,既滿足了電子物流采購的功能需求,又考慮了QoS約束條件.對于電子物流采購系統(tǒng)具有一定的實用價值,對其他Web服務系統(tǒng)也有借鑒意義.

時間/0.01秒

圖2 整體效用收斂圖

參考文獻

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

[2] 朱曉蘭,趙一飛. C2W節(jié)約算法在裝配企業(yè)采購物流中的應用[J]. 上海交通大學學報, 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, 徐濟超. 基于報童模型的電子采購策略研究[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服務組合建模和驗證[D]. 南京:南京航空航天大學信息科學與技術(shù)學院, 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.基于市場機制的QoS控制模型MQC的改進遺傳算法求解[J]. 計算機學報, 2004, 27 (12): 1688-1694.endprint

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