云计算服务与大规模定制模式应用

云计算是为适应IT应用新需求出现的一种计算新模式,大规模定制是为适应客户个性化需求所出现的生产或服务新模式。本文在分析云计算服务与大规模定制模式的特点和相互影响的基础上,首先讨论在云计算服务中大规模定制模式应用的必要性,然后讨论如何运用云计算服务支持大规模定制模式应用,最后讨论云计算环境下大规模定制客户需求响应互动过程的智能支持。     

基于Wiki的大规模定制产品交互设计平台研究

顾客参与的产品交互设计平台是大规模定制面临的关键问题之一.目前的大规模定制系统缺少一种方便、快捷的产品交互设计环境.提出基于Wiki的大规模定制产品交互设计平台思想,描述了在此平台上顾客与企业的交互过程,设计了产品交互Wiki页面布局,分析了平台需要重点解决的技术问题,搭建了平台的技术框架模型,为实现真正的个性化定制提供了可行思路.     

食品供应链基于区块链的溯源体系研究评述与展望

文章在Web of Science网站上通过主题词搜索筛选出相关文献,运用CiteSpace软件绘制了相关文献的关键词共现知识图谱,并进行了整体分析;发现物联网与区块链技术的结合已成为食品供应链溯源体系发展的主流趋势;阐述了基于区块链的食品供应链溯源体系目前的优势以及未来的挑战。     

基于努力因素的供应链利益共享契约模型研究

在需求不确定且与努力水平具有相关性的前提下,建立了单供应商（或生产商）和销售商之间的利益共享契约模型,分析了努力因素对供应链协作策略的影响。通过对传统利益共享契约模式的研究,解释了此时单纯利益共享契约模式为什么无法实现供应链协作。为此,提出了基于回馈与惩罚策略的利益共享契约理论。通过在传统的利益共享契约中引入回馈与惩罚策略,解决了单纯的利益共享契约无法实现供应链协作的问题,使供应链恢复到协作状态,并给出了确定最优契约参数的方法。最后,通过数值例子对模型进行了分析比较。     

基于满意度大规模含整变量多目标决策方法

针对具有块角结构的大规模含整变量多目标决策问题，提出一种基于目标满意度的交互式分解协调方法。定义了若干概念，给出了若干定理，介绍了交互式决策方法的具体步骤，并对其软件实现作了说明。     

SaaS软件服务基于大规模定制的客户端层框架研究

大规模定制是SaaS软件服务成功实施的关键.在客户端层,为满足租户对系统界面的差异化需求且通过各种终端访问应用软件,本文提出了SaaS软件服务基于大规模定制的客户端层框架,用XML文档详细描述了客户对应用系统界面的需求,通过调用界面配置算法生成满足客户需要的数据,并将其与终端集成组件进行交互,最终生成客户需要的客户界面.最后通过案例证明了此框架的可行性.     

基于TOPSIS算法的双边多议题智能协商

由于协商信息的不完备性以及为了协商双方的联合效用最大,提出了一种基于TOPSIS算法的双边多议题智能协商模型。在协商过程中依据一定的规则进行妥协让步。在保证自身效用的前提下,利用TOPSIS算法搜索出最优的提议发送给对方,从而最大化双方效用。通过算例模拟了该方法并比较了在完备信息与不完备信息两种情形下联合效用的差距,据此验证本方法的有效性。     

基于用户画像与协同过滤的大规模定制智能推荐算法研究

大规模定制模式的兴起与发展有效缓解了用户对差异化、个性化产品的需求与追求定制化产品成本高昂之间的矛盾。为更高效地辅助用户在大规模定制过程中做出满意的产品定制决策,对传统面向大规模定制的推荐算法进行相应改进,并结合大规模定制的特征,提出基于用户画像的定制方案推荐算法。选用基于物品的协同过滤算法作为基础推荐算法,引入大数据工具——用户画像模型对初始推荐结果进行二次过滤,以改善传统协同过滤推荐算法易忽视用户自身兴趣偏好特征的问题,提高用户定制体验与推荐精准性。给出手机产品定制案例,对产生最终推荐结果的整个过程进行模拟与分析,验证该推荐算法的有效性和可行性。     

B2B市场中基于Mediator调节的双边协商模型

随着电子商务的发展,基于Agent的智能协商得到广泛的关注。由于协商方不愿透漏更多的信息,传统交替式提议的协商方法容易陷于僵局,这需要中间方Mediator参与调节。针对B2B市场,提出了一种基于Mediator调节的双边协商模型。在该模型中,买卖双方同时向Mediator提交封闭提议以最大化本方效益,而Mediator根据调节策略确定每回合的让步度,以及最终的成交价和成交量。仿真实验验证了该模型在获得联合效益和维护公平方面是有效的。     

面向C2B个性化定制的智能推荐算法研究

发展C2B（消费者到企业）个性化定制是制造企业转型升级的重要方式之一,但当前企业个性化定制水平低,用户参与定制的流程中并未引入智能推荐以辅助其进行定制。为了更好地对用户的产品定制和决策进行引导,使用户可以准确描述自身需求,提高定制效率,在产品的个性化定制中,引入了智能推荐的思想,在原有基于物品的协同过滤推荐算法的基础上进行改进,提出了适用于C2B个性化定制的分步式智能推荐算法,并引入一汽车定制案例。对算法的运算及生成推荐结果的过程进行模拟,证明了该算法的有效性和实用性。