上海交通大学学报(自然版) ›› 2015, Vol. 49 ›› Issue (08): 1123-1130.
刘园1,张在房1,姚迪2,褚学宁3
收稿日期:
2014-07-16
出版日期:
2015-08-31
发布日期:
2015-08-31
基金资助:
上海市科技创新行动计划重点项目(13111102900),国家自然科学基金项目(51205242,51075261),上海高校优秀青年教师培养资助计划(B.37010912007)资助
LIU Yuan1,ZHANG Zaifang1,YAO Di2,CHU Xuening3
Received:
2014-07-16
Online:
2015-08-31
Published:
2015-08-31
摘要:
摘要: 为有效辅助工程师将顾客需求转化为产品服务系统方案,针对其技术特征,提出一种离散粒子群优化算法(DPSO)与帕累托(Pareto)结合的配置规则提取方法.该方法包括建立产品服务系统配置规则模型及构造ParetoDPSO算法模型.ParetoDPSO算法基于Sobol序列的频率初始化方法及离散化粒子更新方式,将连续粒子映射到十进制离散空间;并利用Pareto进行多目标下粒子优劣性评价,以获取非支配的最优规则集.以汽车产品服务系统方案配置设计为例,经与常规多目标粒子群算法及DPSO算法对比,验证了该方法对于解决多维空间内产品服务配置规则挖掘的可行性及有效性.
中图分类号:
刘园1,张在房1,姚迪2,褚学宁3. 基于多目标离散粒子群的产品服务系统方案配置规则提取[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2015, 49(08): 1123-1130.
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