汽車制造企業(yè)云物流智能匹配方法選擇研究
【學(xué)位單位】:沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:F426.471;F252.1;F49
【部分圖文】:
圖 2.1 蟻群算法流程 Ant colony algorithm程中分泌信息素,式來尋找最優(yōu)解,,同時能夠與多種,蟻群算法能夠用智能,能夠模擬人供者、代理中心、螞蟻目標(biāo),將各個務(wù)組合方式并計組合,每次得到一解。可以把 Qos 約接近,直到最終到
圖 2.2 基于蟻群的智能匹配算法參與方Fig 2.2 Ant colony-based intelligent matching algorithm participants首先需要通過服務(wù)發(fā)現(xiàn)得到 web 服務(wù)集 其中所有服務(wù)都存在向量,其 = , 中 ≥ 且(1≤i≤n,1≤j≤n,1≤k≤r)代表每個 務(wù)各個屬性值大小同時規(guī)定任務(wù) W={ , , }各個任務(wù) 對不同資源有需求,表示為其 = , 中(1≤j≤n,0≤k≤n)當(dāng) Sij被選中時,會獲應(yīng)的利益。定義一個聯(lián)盟 C 是 N 一個非空子集。聯(lián)盟 C 有一個能力向量 c , c c }, 是聯(lián)盟中所有 WS 能力向量的總和。聯(lián)盟 C 可以完成任務(wù) 的必要是: 1≤i≤r j ≤ c 每個聯(lián)盟 C 的值用一個特征函數(shù) V(c)給出,假定 V(c)≥(c)=P( ).F( ).P( )其中 P( )表示完成任務(wù)能夠得到的,F(xiàn)(c)指聯(lián)盟成員總能合的成本;C(c)指聯(lián)盟協(xié)作求解過程中的額外開銷,如費(fèi)用、響應(yīng)時間等。如果
圖 2.3 基于工作流的智能匹配方法Fig 2.3 Intelligent matching method based on workflow2.3 研究方法和理論基礎(chǔ)2.3.1 前景理論人們在決策過程中,經(jīng)常使用直觀推斷方法將一些復(fù)雜的決策問題簡化為一些簡單的判斷。但坎內(nèi)曼和特維爾斯基等人通過大量精心設(shè)計的社會學(xué)、心理學(xué)實驗識別出這些經(jīng)驗規(guī)則的原理,發(fā)現(xiàn)以這些經(jīng)驗規(guī)則為主要特征的直觀推斷會產(chǎn)生嚴(yán)重的系統(tǒng)性錯誤和偏差,據(jù)此,他們提出了前景理論(prospect theory)。前景理論是描述性范式的一個決策模型,它假設(shè)風(fēng)險決策過程分為編輯和評價兩個過程。在編輯階段,個體憑借 框架 (frame)、參照點(diǎn)(reference point)等采集和處理信息,在評價階段依賴價值函數(shù)(value function)和主觀概率的權(quán)重函數(shù)(weightingfunction)對信息予以判斷。價值函數(shù)是經(jīng)驗型的,它有三個特征,一是大多數(shù)人在面臨獲得時是風(fēng)險規(guī)避的;二是大多數(shù)人在面臨損失時是風(fēng)險偏愛的;三是人們對損失比
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