尹道明 作品数:5 被引量:17 H指数:4 供职机构: 教育部 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 安徽省高校省级自然科学研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
求解人力资源分配问题的多目标和声搜索算法 被引量:4 2013年 人力资源分配问题是将若干个人力资源合理分配给若干个工作任务,从而达到人力生产效率最大化与人力生产成本最小化。文中提出一种改进的多目标和声搜索(MOIHS)算法来求解人力资源分配问题。MOIHS算法是通过改变记忆考虑的选择机制与微调概率来改进基本的和声算法提高算法收敛稳定性,并采用快速非支配排序方法与建立动态拥挤的距离来获得一个分布良好的Pareto解集。在求解人力资源分配问题时,同时优化人力生产成本最小化与效率最大化两个目标,最后通过一个实例可以得到在解决该问题上多目标改进和声搜索算法优于多目标遗传算法,求出的解集也具有良好的分布性。 吴昊 杨佳 王会颖 尹道明关键词:资源分配问题 多目标优化 和声搜索算法 云和声搜索算法及其在知识服务组合中的应用 被引量:5 2013年 云计算环境下的知识服务是知识与服务的融合,为知识管理、知识创新提供了新的发展方向。针对基于服务质量(QoS)的知识服务组合优化问题,在云计算平台下实现和声搜索算法的并行化,提出了云和声搜索算法。将Skyline方法和理想点法融入到云和声搜索算法中,对云和声搜索算法进行改进,提高了算法的运行效率,确保了解的有效性。实验结果表明,改进云和声搜索算法在求解知识服务组合优化问题上取得了较好的结果,在解的质量以及算法的性能方面均有较好的表现。 倪志伟 吴昊 尹道明 杨佳关键词:云计算 和声搜索算法 MAPREDUCE 知识服务 基于云和声搜索算法的知识即服务组合优化研究 随着并行计算、分布式计算以及虚拟化技术的不断进步,云计算作为一种基于互联网的新型商业计算模式逐步发展起来,并受到企业界和学术界的广泛关注。云计算环境下的知识即服务是知识与服务的融合,为知识管理、知识创新提供了新的发展方向... 尹道明关键词:云计算 和声搜索算法 MAPREDUCE 文献传递 基于情境的知识推送技术研究 被引量:4 2013年 基于情境的知识推送技术是解决当前集团企业在知识管理中的知识有效利用的最直接手段,情境与知识的有效结合使知识推送过程更加智能化,提高了知识服务推送的准确性。本研究采用本体描述语言(Ontology Web Language,OWL),完成了领域知识与情境知识本体模型的建立、情境-知识关系模型建立以及情境相似度算法设计。构建出仿真过程知识领域本体模型,运用protégé建模工具进行本体实现。最后在跨学科制造领域知识管理工具中进行知识推送的初步应用及验证。 王士凯 王力 江萍 李怀英 尹道明关键词:云制造 知识情境 知识建模 本体 知识推送 基于和声搜索算法的知识即服务动态组合优化 被引量:5 2012年 面向服务的云计算环境为制造领域的知识创新提供了新的思路。知识即服务的动态组合是知识创新过程中的关键技术之一。云计算服务资源的虚拟性和动态性为组合的知识即服务的服务质量提出了新的挑战。针对制造领域知识即服务组合的服务质量优化问题,提出一种改进的和声搜索算法(SLHS),SLHS算法利用Skyline方法对和声记忆库进行初始化以提高算法的运行效率,并采用理想点法选择制造知识即服务以确保解的有效性。仿真实验中引入了基本和声搜索算法作比较。实验结果表明SLHS算法在解的质量方面和算法性能方面均明显优于基本和声搜索算法。 倪志伟 尹道明 王力 李怀英 王士凯关键词:云制造 和声搜索算法