基于自适应遗传算法的企业动态联盟伙伴选择模型

被引：14

作者：

李剑 ^{[1
,2
]}

景博 ^{[2
]}

牛少彰 ^{[1
]}

杨义先 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室

[2] 北京应用气象研究所计算机室

来源：

通信学报 | 2009年 / 30卷 / 08期

基金：

北京市自然科学基金; 高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

动态联盟; 伙伴选择; 自适应遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

F273.7 [企业（行业）间联系]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

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1000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。

引用

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