基于自适应遗传算法的企业动态联盟伙伴选择模型

TN301; 为了提高动态联盟中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率,提出了一种基于自适应遗传算法的企业动态联盟伙伴选择模型.将自适应遗传算法AGA应用于这种模型当中,以提高模型中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率.AGA相对于标准遗传算法SGA在求解问题的时候,可以很好地处理SGA中容易造成的早熟和局部收敛现象.在实验中,分别对2种遗传算法即:SGA和AGA各进行了1 000次的实验.结果表明同样找到最优解的时候,SGA平均需要166次,而AGA平均仅需要145次.这个结果说明,在企业选择联盟伙伴和优化的时候,AGA可以使得企业高效找到最优的联盟伙伴....

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Published in通信学报 Vol. 30; no. 8; pp. 78 - 83
Main Authors 李剑, 景博, 牛少彰, 杨义先
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京应用气象研究所,计算机室,北京,100029%北京应用气象研究所,计算机室,北京,100029%北京邮电大学,网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876 2009
北京邮电大学,网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876
Subjects
伙伴选择
自适应遗传算法
动态联盟
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Abstract TN301; 为了提高动态联盟中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率,提出了一种基于自适应遗传算法的企业动态联盟伙伴选择模型.将自适应遗传算法AGA应用于这种模型当中,以提高模型中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率.AGA相对于标准遗传算法SGA在求解问题的时候,可以很好地处理SGA中容易造成的早熟和局部收敛现象.在实验中,分别对2种遗传算法即:SGA和AGA各进行了1 000次的实验.结果表明同样找到最优解的时候,SGA平均需要166次,而AGA平均仅需要145次.这个结果说明,在企业选择联盟伙伴和优化的时候,AGA可以使得企业高效找到最优的联盟伙伴.
AbstractList TN301; 为了提高动态联盟中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率,提出了一种基于自适应遗传算法的企业动态联盟伙伴选择模型.将自适应遗传算法AGA应用于这种模型当中,以提高模型中企业选择联盟伙伴和优化过程中的效率.AGA相对于标准遗传算法SGA在求解问题的时候,可以很好地处理SGA中容易造成的早熟和局部收敛现象.在实验中,分别对2种遗传算法即:SGA和AGA各进行了1 000次的实验.结果表明同样找到最优解的时候,SGA平均需要166次,而AGA平均仅需要145次.这个结果说明,在企业选择联盟伙伴和优化的时候,AGA可以使得企业高效找到最优的联盟伙伴.
Author 牛少彰
杨义先
景博
李剑
AuthorAffiliation 北京邮电大学,网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876;北京应用气象研究所,计算机室,北京,100029%北京应用气象研究所,计算机室,北京,100029%北京邮电大学,网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876
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