基于改進粒子群蟻群算法的多目標雙邊匹配問題研究.pdf

1、近年來我國電子商務發(fā)展迅猛，在中介模式的電子商務交易過程中，電子中介在盡可能滿足買賣雙方各自需求條件并考慮各方利益的情況下促成交易，該問題為電子商務中雙邊匹配問題。現(xiàn)實生活中存在著大量的雙邊匹配問題。目前解決雙邊匹配問題的多數(shù)算法都是將多目標問題轉(zhuǎn)化為單目標問題來求解，但對同一問題不同的決策者往往會從不同的角度考慮。因此，本文建立一種多目標雙邊匹配問題模型，并結(jié)合改進的粒子群蟻群算法對其進行求解。
　　主要工作內(nèi)容如下:
　

2、　(1)針對粒子群算法在連續(xù)優(yōu)化問題的搜索效率方面提出一種全局最優(yōu)變異策略，并將其融入帶收縮與發(fā)散操作的自適應粒子群優(yōu)化算法當中，使得粒子整體保持高效搜索的同時及時逃離局部最優(yōu)。之后用幾組經(jīng)典測試函數(shù)進行測試，實驗結(jié)果表明該策略能夠增強粒子的搜索功能，提高算法的尋優(yōu)精度和速度。
　　(2)針對蟻群算法收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的特點，設計一種完全自適應信息素調(diào)節(jié)多目標蟻群算法，通過動態(tài)調(diào)控蟻群系統(tǒng)信息素使得算法能夠較快地收斂，避免

3、算法停滯不前，所得多目標非劣解具有較好的收斂性且分布均勻。之后使用國際公認的TSP多目標測試函數(shù)對其進行測試，并對測試結(jié)果進行分析。
　　(3)設計了一種針對雙邊匹配問題的滿意度計算方法，該方法能更準確地反映滿意程度情況，并在此基礎上設計一類雙邊匹配問題數(shù)學模型。針對多目標雙邊匹配問題的特點將(1)(2)當中的粒子群算法與蟻群算法分別進行改進，并將二者有機結(jié)合用于求解已建立的雙邊匹配問題數(shù)學模型。實驗結(jié)果表明改進后的多目標粒子群蟻