云制造服务选择：双层规划模型与心理因素

"这篇论文研究了在云制造环境中如何通过考虑决策主体的心理因素来构建一个双层规划模型，以实现供需双方对云制造服务的共同满意度。论文提出了一个结合主体心理的服务选择模型，其中需求方的心理满意度作为上层规划的目标，而服务供给方对需求方的满意度则作为下层规划的目标。为了求解这个模型，作者应用了改进的反弹自适应粒子群算法，并通过实验仿真验证了模型的合理性和有效性。该研究受到国家自然科学基金和河北省社会科学发展重点课题的资助。" 本文关注的是云制造服务的选择问题，尤其是在考虑决策者心理因素的背景下。云制造是一种基于云计算的新型制造模式，它将制造资源和服务以云的形式提供，以便于供需双方进行高效协作。然而，如何在众多服务中选取既能满足需求方期望，又能保证供给方利益的服务组合，是云制造领域的一大挑战。 论文提出的双层规划模型旨在解决这个问题。上层规划从需求方视角出发，优化的目标是组合服务的心理满意度，这反映了用户对服务质量的感知和期望。而下层规划则关注供给方的立场，将供给方对需求方满意度的提升作为优化目标，确保服务提供者也能从中获益。这种双层结构兼顾了双方利益，有利于实现供需平衡。 为了解决这个复杂优化问题，论文引入了改进的反弹自适应粒子群算法。粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化方法，通过模拟鸟群或鱼群的觅食行为来寻找解决方案。在此基础上，作者进行了改进，引入了反弹机制和自适应调整，以提高算法的收敛速度和搜索性能，从而更有效地找到供需双方都满意的云制造服务组合。 实验仿真结果显示，所提出的模型和算法能够有效地找出合理的服务选择，验证了模型的合理性和算法的有效性。这表明，考虑心理因素的双层规划模型和优化方法对于提高云制造服务匹配的满意度具有实际意义，有助于推动云制造环境下的服务选择和资源配置。 这篇论文对云制造服务选择问题的研究深入到了决策者心理层面，提出的双层规划模型和优化算法为云制造领域的服务匹配提供了新的理论依据和技术手段，对于提升云制造服务的质量和供需双方的满意度具有重要的理论和实践价值。