【摘 要】
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为了确定多因素多组合投标环境下当前供应商的最佳投标策略,给出一种多属性反向拍卖中供应商投标策略模型。该模型分析了竞争供应商的投标策略和获胜者确定规则,着重将人工蜂群算法的优化流程与当前供应商的决策过程相结合,根据竞争供应商的投标策略计算其成本函数,利用人工蜂群算法进行探索,得到当前投标组合下一轮最优投标策略。仿真实验表明,该模型在动态变化的投标过程中能快速高效求得当前供应商每一个投标组合的最优投标
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为了确定多因素多组合投标环境下当前供应商的最佳投标策略,给出一种多属性反向拍卖中供应商投标策略模型。该模型分析了竞争供应商的投标策略和获胜者确定规则,着重将人工蜂群算法的优化流程与当前供应商的决策过程相结合,根据竞争供应商的投标策略计算其成本函数,利用人工蜂群算法进行探索,得到当前投标组合下一轮最优投标策略。仿真实验表明,该模型在动态变化的投标过程中能快速高效求得当前供应商每一个投标组合的最优投标策略。
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针对现有的基于图像底层特征的显著性检测算法检测准确度不高的问题,提出了一种基于颜色和纹理特征的显著性检测算法。在RGB和Lab颜色空间上,同时考虑了图像的颜色对比度特征、纹理特征。运用二维信息熵作为衡量显著图的性能标准,选取最优的颜色通道,并且针对颜色及纹理的不同特点,给出了各自的显著性特征融合方法。在公开的数据库中与四种流行的算法实验对比,实验结果证明了算法的有效性。
考虑消费者对再制造品和新产品基于价格敏感的异质性需求特征,引入再制造品和新产品的需求函数,进而构建一个考虑单一再制造商并以该再制造商利润最大化为目标的最优产量及定价模型,分别求出了各期的再制造品与新产品的最优产量及价格策略。最后通过算例分析表明,随着消费者偏好系数的增加,企业越来越趋向于生产再制造品,再制造品与新产品的价格逐渐接近,企业实施再制造不仅能减少生产成本,同时企业的总利润也得到大幅提升。
针对现代无线通信系统中射频功率放大器的非线性与记忆效应,提出一种新的低复杂度的动态有理函数模型,该模型简化了有理函数模型,通过两个多项式的比进行建模,但分子是包络记忆多项式的形式,分母由无记忆多项式构成。通过模型仿真和预失真应用系统验证,结果表明:与记忆多项式模型相比,动态有理函数模型所需的系数要少30.6%,模型精度却与其相近,邻信道功率比(ACPR)改善约20 d B,而与有理函数模型相比,所
提出一种功耗限制下测试端口选择优化的方法,从而缩短测试时间。以系统功耗确定测试端口对数,以内核测试占用网络资源最少和测试时间最短为目标,为被测核选择端口位置。利用云进化算法对不同端口位置组合寻优,快速收敛到适应值最佳的测试端口组合,完成测试方法研究。以ITC’02基准电路作为实验对象,针对不同规模No C,实验结果表明,这种方法提高了测试效率,缩短了测试时间,降低了测试代价。
针对目前鲜有聚焦评价函数能同时满足聚焦形貌恢复多个性能指标的问题,从邻域像素的灰度级差异性入手,提出基于灰色关联度的聚焦评价函数,并用于恢复表面形貌。采集部分聚焦序列图像,计算图像序列每一个像素点的聚焦评价值,最后重构表面形貌和全聚焦图像。实验表明,提出的算法能够恢复低纹理物体的形貌,精度较高,且具有较好的时间效率,可用于实际测量。
针对当前识别精度高的行人再识别特征数值复杂、提取困难的问题,提出一种数值简单、提取速度快的融合特征。在分析韦伯局部算子差分激励和方向分量的基础上,用圆形邻域的差分激励表现图像的纹理特性,然后用LBP(局部二值模式)编码的方向分量表现图像边缘方向,再用HSV颜色空间直方图表现图像颜色信息,最后串联特征。实验结果表明在ETHZ、VIPeR行人再识别数据集上,该特征提取速度快,对姿态、视角、光照、身体部
传统拓扑网络级联失效可靠性模型,大多忽略路网设施与运输需求的空间分布问题。在复杂分层网络结构模型基础上,提出了城际路网的级联失效可靠性仿真模型,对中国内地城际路网
为了探究正常人脑电β波(13~25 Hz)静息态功能连接,提出了一种结合独立成分分析(ICA)、图论、层次聚类、t检验、标准低分辨率电磁断层成像(s LORETA)技术的分析算法。对利用BP Analyzer 64导脑电仪采集的25个健康被试者在闭眼和睁眼静息状态下的高分辨率脑电信号β波(13~25 Hz)进行了功能连接研究,结果表明:(a)β波在闭眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态;(b)从闭眼
针对传统协同过滤算法中面临稀疏项目评分矩阵计算耗时不准确、同等对待不同时间段用户的项目评分这些影响推荐精度的问题,提出了基于项目聚类和评分的时间加权协同过滤推荐算法(TCF)。该算法将项目评分与项目属性特征综合相似度高的聚到一个类别里,能有效解决数据稀疏性问题,降低生成最近邻居集合时间。引入时间加权函数赋予项目评分按时间递减的权重,根据加权后的评分寻找目标用户的最近邻居集合。实验从平均绝对误差、平
仿照最小费用最大流问题的物理意义,将网络上的费用参数转换成为一种利润参数,提出一个与最小费用最大流问题类似、但意义完全相反的最大利润最小流问题,并建立了该问题的数学规划模型。此外,提出了一个求解该问题最优解的破除可增利润圈算法,该算法通过不断破除网络上的可增利润圈增流,使目标函数值不断增长,最终得到问题的最优解及目标函数值;同时给出了关于该算法正确性的证明过程,并对算法的复杂度进行了分析,最后用示