基于多目标蚁群优化的知识即服务动态组合策略

为了以Web服务方式实现云计算环境下的知识共享和知识融合,提出了一种基于多目标蚁群优化的知识即服务组合策略.该策略中,结合云计算环境的动态性和知识即服务的质量规则,从知识服务提供者的角度构建了知识即服务动态组合模型;同时,为了利用问题的特征信息引导蚂蚁的搜索行为,设计了蚁群算法相应的信息素和启发信息,从而实现多目标优化.在云计算平台下使用真实的Web服务实例进行仿真实验,将该策略与基于遗传算法和协同进化算法的策略进行比较,结果表明,文中策略的性能和解的质量均明显较优.     

一种基于信息熵的聚类结果评价方法

文章基于信息熵理论,将模糊聚类评价方法和决策树分类算法联系起来,提出从信息熵角度用决策树分类算法来评价聚类算法结果的有效性,从而确定最佳的聚类个数;并将该方法应用到证券行业客户忠诚度分析模型的建立中.实验结果表明,该方法可以明显提高聚类的效果,并且使得聚类结果的可解释性强,具有良好的实用价值.     

随机需求下多周期供应链库存配送联合优化模型

库存与配送是影响供应链成本的2大要素,库存与配送联合优化对于降低供应链成本有着重要的意义。文章考虑允许缺货且需求随机的情形,建立了多周期多产品单对单2级供应链库存配送联合优化模型;针对缺货损费用和存货2种情境,分别对该模型进行了再优化,并求解出单周期最佳订货量;同时借鉴供应商管理库存(VMI)策略,采用满载量与非满载量相结合的方式求解出零售商所需的最佳车辆数;最后,通过仿真实验表明了将库存配送联合优化比单独优化在降低成本方面有了显著提高,并验证了所建立模型的可行性和实用性。