求解物流Web服务组合问题的两阶段多目标蚁群算法

• 作者: 倪丽萍 方清华 李一鸣
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 物流服务 蚁群算法 服务组合问题 Pareto最优解 多目标优化
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 制造系统
• 页码范围: 1327-1336
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.10.009

摘要

针对基于QoS的物流Web服务组合优化问题,提出了两阶段多目标蚁群优化(TMACO)算法.首先,针对原始数据集中存在被支配候选服务而增加算法求解时间的问题,提出了基于Pareto支配的预优化策略;其次,针对属性权重难以确定的问题,提出了不依赖权重的信息素更新策略和启发信息策略;最后,针对基础蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提出了懒蚂蚁策略.实验结果表明,TMA-CO算法具有良好性能,相对于基础蚁群算法、利用解与理想解距离来更新信息素的改进蚁群算法、遗传算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法,TMACO算法有更高的寻优能力,能够找到更多更优的非劣解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪丽萍		31	305	10.0	16.0
2	李一鸣		3	27	3.0	3.0
3	方清华		2	12	2.0	2.0