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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种面向个性化定制的全域价值链生态资源配置优化方法，包括：将全域价值链生态资源划分为四个子环节；设置约束条件；建立全域价值链生态资源配置目标函数；通过模糊层次分析法与群决策理论计算得出时间指标、成本指标和质量指标各自对应的权重系数；采用混沌遗传优化算法从多组候选解中选取最优生态资源配置结果。将时间指标、成本指标、质量指标作为求解的优化目标，结合个性化定制全域价值链生态资源配置在研发设计、生产制造、运维服务、配套设备供应四个环节上的约束信息，针对不同优化目标，得到不同的模糊判断矩阵，使用群决策加权的形式得出最终的评价指标权重值，通过混沌遗传优化算法，迭代得出最终优化方案。

主权项：1.一种面向个性化定制的全域价值链生态资源配置优化方法，其特征在于，包括：将全域价值链生态资源划分为四个子环节；四个所述子环节包括研发设计环节、生产制造环节、运维服务环节和配套设备供应环节；设置约束条件；所述约束条件包括研发约束条件、生产约束条件、运维约束条件和设备约束条件；建立全域价值链生态资源配置目标函数；所述全域价值链生态资源配置目标函数包括时间指标、成本指标、质量指标和所述约束条件；通过模糊层次分析法与群决策理论计算得出所述时间指标、所述成本指标和所述质量指标各自对应的权重系数；采用混沌遗传优化算法从多组候选解中选取最优生态资源配置结果，包括：生成一组n维向量作为混沌向量初值；采取整数规划的方式对所述混沌向量初值进行映射，得到候选解初始种群；采取主动调度的方式对所述候选解初始种群进行解码，并结合所述全域价值链生态资源配置目标函数计算得到目标函数值；选取所述目标函数值中最小的若干个解对应的编码放入精英库中，更新所述精英库；根据交叉概率选择用于进行交叉操作的父代，产生一组二维初始混沌向量；根据所述二维初始混沌向量的值映射得到第一交叉节点和第二交叉节点；交换所述第一交叉节点和所述第二交叉节点的值，得到子代种群；根据变异概率选择用于进行变异操作的父代，产生两个随机数分别作为第一混沌变量和第二混沌变量；将所述第一混沌变量进行映射得到变异节点；将所述变异节点处的生态资源更改为由所述第二混沌变量映射对应的生态资源，得到子代种群；将父代种群和所述子代种群进行合并，选取目标函数值较优的多个解组成新父代种群；在执行到最大迭代次数、且得到的解同时满足所述时间指标、所述成本指标和所述质量指标时，算法终止。

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