協(xié)同物流中的服務(wù)組合算法比較研究.pdf

1、隨著物流產(chǎn)業(yè)模式的發(fā)展，面臨著很強的整合需求，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)變不確定的市場環(huán)境。如：服務(wù)訂單成交量短時間劇增，物流企業(yè)滿足不了用戶的需求，出現(xiàn)“爆倉”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)。基于此，本文在對服務(wù)組合領(lǐng)域中表現(xiàn)出色的服務(wù)組合算法進行研究分析的

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)算法機制。本文的研究內(nèi)容主要包括：
　　(1)本文對現(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)知識和運行原理進行描述，并改進了ABC的運行流程。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。該方法在市場環(huán)境變更的狀況下能夠?qū)Ψ?wù)需求序列的狀態(tài)進行預(yù)測，并以此為根據(jù)動態(tài)調(diào)整服務(wù)組合策略，切實提高了系統(tǒng)的應(yīng)變能力。最后，本文通過實驗對所提算法的正確性進行了驗證。
　　(3)對自適應(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)同的同時并注重橫向協(xié)同的作用優(yōu)勢能夠增大候選服務(wù)的數(shù)量并提高組合服務(wù)的能力，