《物流配送雲資源虛擬化管理與服務組合最佳化研究》是依託重慶大學，由吳映波擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：物流配送雲資源虛擬化管理與服務組合最佳化研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：吳映波
- 依託單位：重慶大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
針對社會化物流配送對分布異構、海量的物流配送資源提出的集約化與協同化管理需求，以及物流配送雲服務構建的現實套用背景，項目採用多學科交叉理論與研究方法，著重就物流配送雲資源虛擬化管理與資源服務組合最佳化展開研究。通過對物流配送資源的虛擬化表征，研究建立多維多層次的物流配送雲資源虛擬化特徵模型和語義特徵模型，將軟硬物理的物流配送資源轉化為虛擬化的物流配送雲資源，解除物理的物流配送資源與資源服務之間的緊耦合；從面向物流配送雲資源任務需求和資源效率與經濟效益綜合最優出發，研究虛擬化物流配送雲資源的按需動態敏捷調度算法與資源定價機制；結合共同配送、聯合配送等物流配送服務模式對資源服務的整合最佳化配置需求，研究物流配送雲資源服務組合模型與最佳化算法。項目對促進社會化物流配送資源的集約化與協同化管理，為物流配送雲服務構建提供關鍵基礎理論和技術支撐，具有十分重要的研究價值與現實意義。
結題摘要
本課題研究了在雲計算及雲服務環境下的物流配送資源虛擬化管理與資源服務組合問題，從理論與套用層面分別提出了基於虛擬化語義建模的物流配送資源管理模型和資源組合雲服務構建方法。主要研究內容包括：（1）物流配送資源虛擬化表征與語義建模研究。基於物流配送資源不同套用階段特徵和資源知識因素特徵及層次關係，提出了一種物流配送資源多層多維分解體系與方法。並基於OWL-S的本體模型和運用protege4.1完成對配送資源的本體建模。（2）虛擬化物流配送資源的語義匹配檢索研究。提出基於分解後的階段任務或匹配規則、語義匹配度與QoS指標，並採用多目標多約束最佳化求解，實現資源匹配與優選。（3）基於最佳化支持向量機的資源服務推薦研究。提出一種基於平滑技術和核減少技術的對稱支持向量機推薦方法。該方法採用平滑技術對對稱支持向量機進行變換，避免了大規模矩陣的求逆運算，降低了算法的計算複雜度；採用核減少技術則可進一步降低算法的計算複雜度和空間複雜度。（4）物流配送雲資源服務組合模型與組合最佳化算法研究。提出了一種基於宏操作的動態啟發式規劃方法。通過對已有規劃經驗中的動作間依賴關係進行分析，研究了形成宏操作的充分條件。基於動態啟發式規划算法的動態服務組合方法，實現完全自動化的動態服務組合的同時，最大程度利用組合結果的重用價值，提升服務組合效率。本課題的研究不僅進一步豐富和發展了物流配送信息化管理理論，更好地促進現代物流業的發展，而且對探索和促進雲計算模式在物流配送領域的廣泛套用具有較高的理論與套用價值。研究成果可為物流配送信息化管理及其它套用領域的服務管理實踐與套用提供理論指導和方法借鑑。
