为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

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1.3从网络到图 1、网络图论概论 图论是数学领域中一个十分重要的分支,这 里所涉及的只是图论在网络中的应用,称网 络图论。网络图论也称网络拓扑。 为在计算机上系统地列出一个复杂网络的方 程以便分析,就要用到网络图论和线性代数 的一些概念。 随着计算机的发展,网络图论已成为计算机 辅助分析中很重要的基础知识,也是网络分 析、综合等方面不可缺少的工具