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《基于移动agent的智能拍卖系统的实现机制的研究（可复制）（可编辑）》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、基于移动AGENT的智能拍卖系统的实现机制的研究（可复制）摘要随着的迅速发展,现有的电子商务系统将难以解决商务信息爆炸式的增长及网络环境的日益复杂化。现有的基于/开发模式的电子商务技术需要顾客在线操作,当系统的应用量越来越大时,顾客和网站’日的频繁交互使带宽严重浪费,系统负荷增加,造成效率的降低和资源的浪费。于是,近几年来一种新的分布式计算机模型一智能移动模型被引入到电子商务领域中,它为分布式地应用与开发提供了一个统一的模式。本文是对基于移动开发技术体系下构建电子拍卖系统的实现机制的一个研究,并在系统中嵌入单亲启发式遗传算法以解决组合拍卖竞胜标.难题,以实现系统的智能化。首先,研究了移动代理
2、及其关键技术,深入研究了系统,做好本文系统原型技术的移动代理开发的准备工作。其次,研究了拍卖系统中的组合拍卖以及遗传算法,提出了用遗传启发式算法解决组合拍卖中的竞胜标确定这一难题,并成功设计出了系统原型中组合拍卖竞胜标确定问题的优化模型。最后,利用移动代理技术的优点,集成现有技术手段,采用主从/任务模式,提出并建立了一个基于移动的智能拍卖系统原型,在该原型框架内实现遗传启发式算法,并对该算法进行了仿真测试,得到实验结果。论文构建了运行在环境下的主/从工作模式的组合拍卖系统,基于该系统进行了改进遗传算法处理组合拍卖竞胜标难题的仿真实验,并对实验测试结果进行分析,证明了本文的研究目标和技术方案是
3、可行的,成果可以推广到电子商务中的拍卖领域。关键词:遗传算法电子拍卖移动,./...?.,,.,?,.,/.,..:学位论文独创性声明:本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如不实,本人负全部责任。论文作者签名:。,辟弓月∞日多尘丝学位论文使用授权说明河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊光盘版电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电子文档,可以采用影印、缩印或
4、其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布包括刊登授权河海大学研究生院办理。论文作者签名:论文作者签名:盆弘红”绛弓月阢日名弘红撇乡月仉日硕十学位论文基于移动的智能拍卖系统的实现机制研究第一章绪论.选题背景及选题意义随着的迅速发展,人类许多活动越来越趋于电子化,各种电子商务活动如电子支付,电子拍卖迅速发展起来,其中最重要的活动之一是电子拍卖。现在,各种拍卖代理系统如,.已相继成立。然而传统的拍卖活动大多数都是单一拍卖,由于各种拍卖的物品之间存在互补性和可替换性,使得买方对物品组合的评价值往往不等于对
5、物品组合中各物品单独评价值之和。这种性质使得单一拍卖难以达到效用最大,于是组合拍卖成为近年来的研究热点。通常意义下的组合拍卖是一种密封价格的最高价拍卖方法,在收集到所有买方的叫价后,卖方利用胜者决定算法确定拍卖的结果。虽然组合拍卖在提高拍卖效用和降低拍卖风险方面有着较大优势,但是卖方的胜者决定算法却是一个伫?难题,目前解决这一问题的方法主要有大类:精确算法。穷举法,属于精确算法,然而除非待拍项目数非常小,否则要实现对全部的可行解空间进行搜索将是一个天文数字。近似算法。用求得的较好解来替代最优解,例如动态规范法和整数规划法,但是由于该问题本身具有不可近似性,因此只能寻求求解特殊情况下的组合拍卖
6、竞胜标确定问题,如求解限制“标的”结构或者限制“标的”组合数。启发式算法。前面介绍的算法都是盲目对解空间进行搜索的,这需要消耗大量计算时间和计算机存储资源,使得算法搜索和求解效率低下。为了改善这些症状,在算法的设计中嵌入一些该问题领域的“智能知识“是通常的做法。目前,应用比较多的算法诸如穷举法,借助和的集合分割算法,提出的.算法都属于精确算法,虽然在实际中有应用,然而这些算法在面对大规模问题时就显的力不从心了。针对特殊情况的加权独立集问题和加权背包问题Ⅱ】求解的最新近似算法常见于各种文献中,然而采用这些近似算法得到的“近似最优解”的偏离程度是未知的,在多数情况下,这些近似算法也只能做为理论上
7、的尝试,若想应用到实际中去,还硕学位论立基十移动的智能拍央系统的实现机制研究有待于进一步验证。于是使用现代启发式算法求解组合拍卖竞胜标确定问题成为了本文的研究重点,本文在第三章节中通过引入“智能算法”~遗传算法用于解决该难题,然而传统的遗传算法例的编码方式,种群仞始化,遗传算子如果不加修改地移植到组合拍卖竞胜标确定难题中,其搜索效率也难以达到最高,于是本文将在编码方式,种群初始化,遗传操作方面进行改进,在遗传
