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动态企业联盟层任务粒度模糊聚合优化方法

付广磊 王仲奇 吴建军 康永刚

付广磊, 王仲奇, 吴建军, 康永刚. 动态企业联盟层任务粒度模糊聚合优化方法[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(3): 402-406.
引用本文: 付广磊, 王仲奇, 吴建军, 康永刚. 动态企业联盟层任务粒度模糊聚合优化方法[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(3): 402-406.
Fu Guang-lei, Wang Zhong-qi, Wu Jian-jun, Kang Yong-gang. A Fuzzy Clustering Optimization Method for Task Decomposition at Dynamic Alliance Layer[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(3): 402-406.
Citation: Fu Guang-lei, Wang Zhong-qi, Wu Jian-jun, Kang Yong-gang. A Fuzzy Clustering Optimization Method for Task Decomposition at Dynamic Alliance Layer[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(3): 402-406.

动态企业联盟层任务粒度模糊聚合优化方法

基金项目: 

重大项目国防基础科研项目(B0620060343)

国家科技支撑计划项目(2011BAF13B03,2011BAF13B05)资助

详细信息
    作者简介:

    付广磊(1982-),博士研究生,研究方向为任务管理和过程集成,fgl007-2000@mail.nwpu.edu.cn;王仲奇(联系人),教授,博士生导师,wangzhqi@nwpu.edu.cn

    付广磊(1982-),博士研究生,研究方向为任务管理和过程集成,fgl007-2000@mail.nwpu.edu.cn;王仲奇(联系人),教授,博士生导师,wangzhqi@nwpu.edu.cn

A Fuzzy Clustering Optimization Method for Task Decomposition at Dynamic Alliance Layer

  • 摘要: 分析了动态企业联盟对任务分解的需求,提出了一种企业层任务向联盟层内子项目任务聚合的模糊聚合算法。通过对功能任务模块间的联系程度按照0~9赋值,根据各模块间的联系密切程度赋值,形成各模块间关系的邻接矩阵,并设置不同的阈值对邻接矩阵进行模糊聚类;综合各任务模块内的聚合度和模块之间的分离度为适应度函数,并以此为评判指标,计算在各阈值下的适应度函数值。以适应度函数最大值时的阀值为最优聚类阀值,最终得到任务在联盟层内最佳模块分解方案。
  • [1] 高新波.模糊聚类分析及应用[M]. 西安:西安电子科技大学出版社,2004
    [2] Mali K.Clustering and its validation in a symbolic framework[J]. Pattern Recognition Letters,2003,24:2367~2376
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-06-15
  • 刊出日期:  2015-06-10

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