基于支持向量机的虚拟企业伙伴选择方法研究*

分析了虚拟企业中的伙伴选择问题,针对传统决策方法中的不足,提出应用支持向量机对竞标企业自动分类与筛选,向决策者提交候选伙伴列表,并结合其他选择算法实现伙伴选择的方法。通过分类,以达到缩减决策输入数量,提高选择过程的效率和精度的目的。试验结果表明,该方法能降低伙伴选择的时间消耗,与人工选择对比有较高的拟合率。     

基于支持向量机的虚拟企业伙伴选择方法研究

分析了虚拟企业中的伙伴选择问题，针对传统决策方法中的不足，提出应用支持向量机对竞标企业自动分类与筛选，向决策者提交候选伙伴列表，并结合其他选择算法实现伙伴选择的方法。通过分类，以达到缩减决策输入数量，提高选择过程的效率和精度的目的。试验结果表明，该方法能降低伙伴选择的时间消耗，与人工选择对比有较高的拟合率。     

基于多AGENT的虚拟企业伙伴选择系统

伙伴选择是虚拟企业建立过程中的核心问题。在基于多agent的虚拟企业体系结构基础上,通过本体驱动的虚拟企业目标体系描述与分解,将虚拟企业伙伴选择问题表示为分布式约束满足和优化问题,并进一步以agent谈判的方式来求解该问题,最终得到优化的伙伴选择方案。本体驱动的虚拟企业目标描述与分解方法,为不同企业之间的谈判提供了通用词汇;用分布式约束满足和优化的方法对问题进行形式化描述,可以为企业之间的谈判提供论域和决策支持。分布式约束满足和优化方法的应用,为解决虚拟企业伙伴选择问题提供了一种新思路。     

虚拟企业伙伴选择方法研究

阐述了虚拟企业伙伴选择在构建虚拟企业中的重要作用,说明了如何构建一个群决策环境下的基于INTER-NET的虚拟企业伙伴选择系统,提出了一种基于层次分析法的虚拟企业伙伴选择的数学方法。并结合供应商伙伴选择问题,给出了一个虚拟企业伙伴选择系统事例。     

基于模型的虚拟企业伙伴选择研究与应用

选择正确的合作伙伴是组建虚拟企业的关键因素之一，而要保证伙伴选择过程中决策的正确性，就必须采用合理的合作伙伴评价指标体系，并采用适当的优化决策方法。本文从虚拟企业建模的角度出发，提出了虚拟企业伙伴选择的三阶段模型，给出了评价指标体系，并用AHP算法给出了伙伴选择系统的实现方式。     

基于可扩展算法库的多Agent社会体系结构

为解决虚拟企业创建过程中的伙伴企业选择的评价标准以及评价算法的应用问题,根据虚拟企业的构建过程中伙伴企业选择问题,以遗传算法为算法库模型算法,给出了一种基于可扩展算法库的多Agent社会体系结构,并举例简述了该体系结构的通信机制,最后给出了一种基于遗传算法的虚拟企业伙伴企业选择算法,该算法的作用是对伙伴选择进行优化.     

虚拟企业伙伴选择的粗糙集方法

将粗糙集理论应用于虚拟企业合作伙伴选择中,提出了基于粗糙集理论的虚拟企业伙伴选择的模型和方法.该方法根据各潜在伙伴企业的样本数据集建立决策系统,以伙伴选择的评价指标作为属性,从中挖掘出反映评价指标本质关系的重要属性以及伙伴选择知识规则.这些规则很好地描述了有限样本中所反映出的属性之间的本质特征,运用这些规则可对伙伴选择数据库中的其他样本有效地进行伙伴选择.应用实例表明,该方法是正确有效的.     

虚拟企业伙伴选择的优化算法

虚拟企业伙伴选择及优化是组建虚拟企业的一个关键问题。根据虚拟企业任务之间的关系，该文将虚拟企业伙伴选择问题分解为串行问题、并行问题和混合问题3类，并建立了问题的多目标决策模型，通过候选企业筛选和确定优化组合方案，优化了模型求解过程，并验证了该算法的有效性。     

基于模型的虚拟企业伙伴选择研究与应用

伙伴选择是虚拟企业建模过程中的一个重要环节。本文从虚拟企业建模的角度出发，提出了虚拟企业伙伴选择的三阶段模型．给出了评价指标体系．并用AHP算法给出了伙伴选择系统的实现方式。     

基于Web服务架构的动态虚拟企业伙伴选择

在研究基于Web服务架构的动态虚拟企业理论基础上,提出一种支持企业扩展QoS约束和大规模的动态虚拟企业合作伙伴选择模型,对传统QoS进行扩展,利用QoS监控系统对企业扩展QoS进行实时监控和处理,给出该模型下的伙伴选择流程,并分析伙伴选择实现中的关键问题。对模型性能进行评价,实验结果表明了模型的合理性和可行性。     

云计算环境下动态虚拟企业伙伴选择模型

互联网内海量的企业信息检索以及虚拟企业UDDI的搭建和管理已成为中小型企业组建虚拟企业的严重障碍。云计算通过互联网络提供虚拟化的资源计算模式,使企业能够快速部署资源和获取信息服务,从而使中小企业以快速和较低的成本创建企业联盟,争取主导地位成为可能。提出了一种云计算环境下动态虚拟企业伙伴选择模型,采用并行筛选机制降低问题求解空间,实现了中小企业联盟海量伙伴选择和UDDI搭建等问题,并通过实验验证了模型的合理性和可行性。     

Manufacturing enterprise collaboration based on a goal-oriented fuzzy trust evaluation model in a virtual enterprise

To cope with the rapidly changing manufacturing environment, enterprise collaboration is getting increasingly more attention than ever before. The virtual enterprise (VE) is a concept that supports temporary alliances of manufacturing enterprises that have various collaboration models, such as extended enterprise, networked enterprise, concurrent enterprise, etc. Selection of trustworthy partners and trust building are important in virtual domains because they have largely been affecting the success of a VE. However, because of its complexity of trust, trust models in the literature are limited in their ability to cope with dynamic and virtual environment. In this paper, we propose a trust evaluation method of supporting enterprise collaboration and maximizing the satisfaction of cooperation. In this context, trust means the goal achievement probability. Trust value of an enterprise can be obtained by a fuzzy inference system whose rule-base is based on the top-level goal of a VE. According to the selector’s preference, various rules can be applied to trust evaluation. For further study, the planning and scheduling problems should be considered along with the trust-based partner selection for collaboration among manufacturing enterprises.     

虚拟企业风险管理的分布式道德风险模型

虚拟企业要达到预期的目标,取得预期的利润,就必须成功规避运行中的风险.根据虚拟企业合作运营区域的分布性以及联盟企业之间关系多样性的特点,采用分布式决策的思想对虚拟企业的风险进行管理.以盟主和各盟员构成非团队关系、并且各盟员可能存在机会主义行为的虚拟企业为研究对象,针对其风险管理中盟主和盟员之间存在的道德风险问题,建立了虚拟企业风险管理的分布式道德风险模型,叙述了模型的求解过程,分析了盟员风险偏好对决策的影响以及盟员的道德风险给虚拟企业风险管理带来的不利影响.仿真分析表明,通过上层模型中的激励相容约束可以消除盟员在风险管理中可能出现的机会主义行为,从而保证虚拟企业风险管理的顺利进行.     

Cooperation coordination in virtual enterprises

Coordination of activities is a determinant element in virtual enterprises. Proper coordination policies supported by flexible coordination mechanisms are necessary to ensure the cooperation among partner enterprises. This paper presents the PRODNET approach to support coordination in virtual enterprises. The adopted model considers on flexibility and configurability as the key aspects to cope with the large diversity of expectable scenarios and operating policies in the virtual enterprise environment. A workflow based approach for coordination is described and especial emphasis is put on a multi-level coordination view. The developed software modules that support the coordination mechanisms are presented, and finally some directions for further research are given.     

Partner selection in a virtual enterprise under uncertain information about candidates

Partner selection is a major issue in the formation of a virtual enterprise. In practice, in the partner selection process, the information about the candidates and their performances are incomplete and uncertain. Vague sets theory is one of the methods used to deal with uncertain information. In this paper, a new method based on vague sets is proposed to deal with the partner selection problem in the formation of a virtual enterprise while the factors of satisfaction degree, due date, cost and the precedence of tasks are taken into account. On the basis of the agreement index of satisfaction degree, the formulated partner selection problems are interpreted so as to maximize the minimum agreement index. To solve the problem, an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed. Finally, the simulation of a numerical example demonstrates that the method is effective.     

一种面向电子商务的虚拟企业盟友选择方法

采用对数最小二乘法对AHP中的判断矩阵进行计算，由此获得的盟友选择数学模型规范、简便，在计算机上容易实现，在企业中初实可行，结合具体实例，在Matlab环境下对该数学模型在服装企业的盟友选择和评价展开了应用研究。     

基于多智能体的虚拟企业群协同生产调度模式研究

为了实现虚拟企业群的协同生产调度, 提高企业群整体运作水平, 建立了基于多智能体的虚拟企业群制造企业生产调度模型, 分析了生产计划调度及信息交互作用。在企业协同层, 提出了基于多目标和价格协商的供应商选择过程, 确定了合作伙伴的初选过程方法, 企业层采用了基于EDD+SCR规则组合确定企业任务分配, 并为所有订单任务确定交货期, 各车间层则根据企业层的生产计划进行车间生产调度安排。最后, 运用Swarm仿真软件平台对案例进行仿真分析, 验证了提出的生产调度模式可以有效提高各企业的车间负载率, 并使车间负载率在短时间内达到稳定状态, 从而合理有效地利用企业资源。     

用GA 求解动态联盟中伙伴选择的多目标优化模型

描述了动态联盟中的伙伴选择问题，针对以活动网络形式组织的项目，建立伙伴选择的多目标优化模型，实现项目失败风险最小化和项目费用与拖期惩罚总额最小化，并利用带自适应移动线技术的遗传算法，求得问题的整个非劣解集合或近似集合。计算结果证明了算法的有效性和模型的实用性。