复杂物流网络范文

复杂物流网络范文（精选7篇）

复杂物流网络 第1篇

国民经济持续飞速发展,推动了现代物流业规模的扩张,现代物流产业在促进国民经济发展方面发挥着越来越重要的作用。现代物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业,其发展水平已成为衡量一个国家和地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一,被喻为继降低物质消耗、提高劳动生产率以外的“第三利润源泉”和促进经济发展的“加速器”。我国加入WTO后,世界物流业强手纷纷抢滩我国物流市场,国内物流企业面临前所未有的严峻挑战。目前第三方物流蓬勃发展,国内的物流组织正在向独立的组织节点转变,物流业正向系统化、现代化、集成化、复杂化、网络化发展,物流网络[1]节点在不断增加,节点与节点之间的连接变得越来越复杂。

近年来,复杂网络[2]国际学术界的广泛重视,已经成为统计物理学、数学、生物学、系统科学等多个学科研究热点,科学家们致力于探索复杂网络的演化规律、结构功能和动力学行为。从互联网到万维网、从大型电力网络到全球交通网络、从生物体中的大脑到各种新陈代谢网络、从科研合作网络到各种经济、政治、社会关系网络等,人们生活在一个充满着各种各样的复杂网络的世界中。

1 复杂网络理论基础

1999年,Barabási和Albert在《Science》上发表了开创性文章,提出了一个无标度网络的概念和模型[3,4]BA模型。文章之处:许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律函数形式,即P(k)k-γ(对于较大的k)。由于幂律函数的标度不变性,所以这类网络被称为无标度网络。即节点倾向连接节点度高的节点,即“穷的越穷,富的越富”。

2 物流网络模型描述

物流系统[1]是以第三方物流企业为核心,由供、产、销等不同行业间及同一行业不同企业间相互协作、共同活动组成的系统。

所谓物流系统网络[1]是指物流系统中收发货的“节点”和它们之间的“连线”所构成的物流抽象网络以及与之相伴的信息流动网络的集合,是具有动态的、增长的复杂网络。物流网络的复杂性体现在各个参与者之间的相互联系呈现随机性、动态性等非线性特征。

模型描述:

(1)假设初始时刻系统由m0个节点及有N0个连线组成。

(2)每经一时间步,整个物流业系统增加一个节点,并且该节点与已存在的节点中m(≤m0)个节点有业务往来。

(3)新加入的节点与已存在的节点i有往来的概率依赖于节点i的度数ki,即:

经过t时间步,该模型演化成一个具有N=m0+t个点和条边的随机网络。

其中:ki———节点i与其他个ki个节点有业务往来。

3 物流网络度分布研究

物流业作为一个复杂的动态发展的系统,随着时间的推移,整个物流系统及系统中的企业必然发生动态的变化,问题是:系统中的每个节点最终是否具有相同的分布?整个物流网络最终是否具有稳定的度分布?

3.1 稳定度分布

在t时刻从网络中随机选择一个节点,用P k(k,t)表示它的度数为k的概率,则被称为在t时刻网络的度分布。如果存在极限:

因为对节点选择的随机性,也说明每个节点有相同的度分布。也称该网络具有稳定的度分布

3.2 度分布的计算

(1)平均场方法

表明网络中所有节点的度数都以同样的幂律函数增长,其中β称为动力指数。

由于选择节点的随机性,因此在平均场方法中随机选择的节点i进入网络的时间是服从(0,t)区间上的均匀分布的随机变量,即于是由上述动力学方程可以计算出网络中节点的度ki(t)的概率分布:

因此,网络的度分布为:

当时间t→∞时,网络的稳态度分布:

即度分布P(k)服从幂律分布,其中γ称为度指数,与系统的初始状态无关。然而此种方法计算出的度分布对于小度数有较大的偏差。

(2)马氏链方法

对复杂的增长网络模型,如对数增长模型及更复杂的网络中节点之间的联系有增有减的情况,平均场方法有时会失效。因此探索新的网络度分布计算的方法具有重要的理论意义和实用价值。史定华[5]等将演化网络与马氏链联系起来从而打开了应用成熟的马氏链方法的大门。

侯振挺等利用马氏链首达概率[1]研究BA模型,我们将这种方法称为马氏链首达概率法。这种方法包括三个关键步骤:建立首达概率与度数概率关系、推导P(k,t)表达式和极限计算,最后得到了网络度分布存在性的严格证明及其表达式。

引理1 在m∏前提下的BA模型,当k>m时,我们有:

定理 在m∏前提下的BA模型,当k≥m时网络稳态度分布:

证明 见文献[6]。

该定理说明了网络的稳态度分布存在且服从幂率分布。

4 结束语

复杂网络研究的蓬勃兴起,为各类复杂系统的研究提供了新的研究途径及支持。本文的工作正是将复杂网络的理论运用到物流网络的研究中。运用借助平均场方法和马氏链方法验证了物流网络具有稳定的度分布。说明随着时间的发展,整个物流业的发展最终会趋于一种稳定的状态。度分布的幂律函数形式,说明了在现实物流网络系统中,具有高信用、高服务质量的物流企业;高信用、高生产质量的厂商有更强的生存优势,有更强的竞争力。为物流系统的发展提供理论指导。

摘要：物流系统是开放的复杂网络系统。基于物流网络本身的特性,利用复杂网络理论对物流网络度分布进行理论分析,验证了物流网络度分布的稳定性。

关键词：复杂网络,物流系统,度分布

参考文献

[1]沈文,云俊,邓爱民.物流与供应链管理[M].北京:人民交通出版社,2003.

[2]郭雷,许晓鸣.复杂网络[M].上海:上海科技出版社,2006.

[3]Barabási A.-L.and Albert R..Emergence of scaling in random networks[J].Science,1999,286:509-512.

[4]Barabási A.-L.and Albert R..Mean-field theory for scale-free random network[J].Phys.A,1999,272:173-187.

[5]Shi D H,Chen Q H and Liu L M.Markov chain-based numerical method for degree distributions of growing networks[J].Phys.Rev.E,036140,2005,71:123-128.

复杂物流网络区间规划模型及算法 第2篇

随着物流行业及社会需求的不断发展, 商品的多元化、交换频率及流通周期的快速化趋势明显, 大规模的商品流通带来大规模的物流。物流网络呈现出多商品、多生产商、多层次流通节点、多需求用户特征, 受系统中需求关系的不确定性、流通成本的变化等各因素的影响, 物流网络的复杂性越显突出, 此类系统定义为复杂物流网络。其规划与设计是当前行业及学术界研究的热点问题之一, 针对复杂的物流网络系统, 如何设计各层次节点对间的配送需求、规划节点的决策等问题是保证整体系统运行效益及效率的关键, 也是重点研究领域。

Watts等[1]于1998年提出小世界网络概念以来, 复杂网络研究的重视性不断加大, 特别是在实际应用性行业, 如物流复杂网络系统。张纪会等[2]从系统工程的角度对复杂物流网络进行分析, 并对小型配送企业复杂物流系统进行设计;朱卫峰等[3,4]讨论了复杂物流系统的仿真设计问题, 构建多种控制策略下订货点量模型, 并进行算例仿真研究;卞文良等[5]构建了复杂物流网络的拓扑模型;覃儒展[6]等对复杂物流网络特性进行详细分析, 并提出模型构建的设想;秦进[7]等提出多级别的复杂物流配送网络设计模型, 设计算法并进行算例分析;文献[8]、[9]、[10]讨论不确定性环境下复杂物流网络设施选址模型及算法。

分析表明, 当前复杂物流网络设计的研究焦点集中于网络特征分析、基于随机与模糊规划的不确定性模型及算法等方面。本文拟设计一类复杂物流网络结构模型, 运用区间规划理念对不确定性问题展开分析, 以揭示复杂物流网络结构特性, 为复杂物流网络设计合理决策提供依据。

1 问题的描述

1.1 复杂物流网络结构

复杂物流系统是一个由若干个制造商、若干个批发商和若干个零售商组成的网状物流链[3]。

如图1设计一个复杂物流网络结构, 系统中:A1={A11, A12, …, A1a}, 代表首层节点集, 共有a个节点;A2={A21, A22, …, A2b}, 代表第二节点层共有b个节点;如此类推, 整个物流系统共有N个节点层, 最终节点层AN={AN1, AN2, …, ANM}。

因此, 复杂物流网络结构特征可以描述如下:

(1) 多节点、多商品、多层次。上述网络结构中, 其节点层为Ai={A1, A2, …, Ai, AN}, 对应物流网络中共有N个层次, 首层A1共有a个节点, 末层AN共有M个节点, 其他中间层, 都包含一定的节点数目, 因此, 可以看出复杂物流网络结构是一个多层次、多节点的决策选址问题, 同时在实际网络中, 各层次与节点间的可能包含多种物品的需求, 问题设计与求解的复杂性更为突出。

(2) 各层次节点间存在相互需求配送关系。传统复杂物流网络设计对网络需求特征往往考虑的是相邻层次间各节点的流向关系, 即在图1中表现为A (i-1) w→Aij→A (i+1) t (1≤w≤W, 1≤t≤T) 的关系, 节点Aij仅与其上下游相邻层次A (i-1) 和A (i+1) 存在需求与流向关系。而在事实上, 多层次、多节点的复杂网络结构应该是一个递阶的层次节点对间需求关系, 从物流网络的流向结构体系上, 上游层次中节点与下游各层次各节点间都可能具备一定的需求。如A11→AN1表示存在直接从首层第一个节点到末层第一个节点的物流配送业务。

1.2 区间不确定性物流网络设计

复杂物流网络设计是一项系统工程, 在当前物流行业快速发展时期, 受费用约束、需求变动、发展环境等诸多因素的影响, 该类问题求解的不确定性彰显突出。目前对于不确定性物流规划研究主要集中于应用随机数与模糊数解决不确定性问题。

区间规划[11]由Moore[12]于1959年提出, 是解决不确定性问题的重要手段之一。文献[13]、[14]、[15]分别对带区间数的优化规划问题进行讨论;文献[16]研究了区间线性双层规划模型的求解;文献[17]对目标系数与约束系数均为区间数的线性规划方程进行研究, 并应用于运输问题求解。文献[18]对不同情况下非线性规划目标函数与约束条件中不确定性参数出现的不同情况, 以区间参数标定并利用遗传算法具体求解。以区间数标度不确定性问题对实际应用问题物流规划研究并不多见。

区间物流网络是以区间数的形式来度量不确定性变量, 运用区间运算法则, 实现物流网络设计模型的确定性转化, 结合区间优化算法求解。区间数的表达形式为:

式中:XI——区间变量x所在区间;x, xmin——区间下界;x, xmax——区间上界;x——区间变量。

2 模型的构建

建立物流网络设计模型的一般思路为:定义各层次不同商品在节点对间的配量变量, 以网络配送费用、节点中转及存储成本、节点建设及运营成本等综合费用最小为目标函数, 在节点到发平衡的约束下建模求解。运用区间规划理论, 以区间数度量各变量的不确定性变动, 定义网络模型基本指标如下:

N——复杂物流网络层数 (第一层表示节点层为最初生产商层, 第N表示节点层为终端用户层, 其他中间层) ;

K——商品种类数 (1≤k≤K) ;

Wn——第n (2≤n≤N-1) 层等待选择的节点数;

——商品k从第n层第i个节点至第m层第j个节点的区间运输费率 (1≤n≤N-1, n+1≤m≤N) ;

——商品k从第n层的第i个节点至第m层第j个节点的区间配量 (1≤n≤N-1, n+1≤m≤N) ;

——商品k在第n层第i个节点区间单位中转存储成本;

——通过第n层第i个节点商品k的区间配量;

Yni——0-1决策变量, 若Yni=1, 表示第n层第i个节点被选择, 反之, 则不选择;

——第n (2≤n≤N-1) 层第i个节点的区间建设及运作成本;

——第n层第i个节点对商品k通过或存储区间能力;

Mn——第n层最多允许选择的节点数目;

(aik) I——最终用户i对商品k的区间需求量;

——任意一个大的正数区间。

运用区间约束构建的网络设计模型如下:

模型中, 目标函数与约束条件均以区间费用度量, 其中:

和;

用;

本;

3 求解算法设计

3.1 模型的确定性转化

上述模型中, 各决策变量、辅助变量以及费率参数均为区间约束, 因此目标函数也是一个区间函数, 按照式 (1) 对区间数的定义, 模型中的变量可转化为:

由于物流网络设计是一个实际应用型问题, 上述规划模型中各决策变量、辅助变量以及费率参数都为非负约束, 且在模型中仅存在区间数的乘法运算法则, 如:

则有:

且

对于ZI中任意值Z, 定义风险系数a:

风险系数a表示因决策变量的不确定而使得目标函数求解值大于或等于Z的风险因子, 显然0≤a≤1。

等式变化后:

表明原有的目标函数可以确定性转化为:

此外, 考虑到模型中决策变量外还有参数 (Cijnmk) I, (Eink) I, (Fni) I区间会给决策变量的求解造成偏差, 给出相应的决策偏差约束:

dmax由决策者事先给定偏差控制范围。

则式 (2) 可以转化为:

同理, 相应的约束条件可以转化为:

3.2 优化求解算法设计

上述问题转变成为含0-1变量的混合整数规划模型, 由于模型中存在0-1变量Yni, 故问题演化为离散的非线性模型, 对模型的求解既包括随机优化搜索的求解策略, 还包括对0-1变量的决策。

由约束条件 (Xijnmk) I≤YniDI, 故定义一区间松弛变量 (sijnmk) I, 满足:

考虑求解全局优化性能和稳健性, 本文采用区间分层优化遗传算法求解。其基本思路为:定义上下两层的优化决策过程, 首先给出满足上层决策问题的初始解, 下层决策在该初始解环境下, 根据自身偏好在可能范围内优化自己的目标, 然后反馈到上层问题, 在上下两层最佳反应的基础上, 寻求整体问题的最优解。算法求解过程如下:

(1) 基本参数及变量编码, 采用区间编号模式, 即每个编码对应一个区间值集;

(2) 生成0-1变量Yni初始种群集, 利用Matlab中gaot工具箱随机生成Yni的初始解集U, (Yni) t∈U且为U中第t (1≤t≤u) 个解, 同时设定群体进化代数;

(3) 设定风险因子a、惩罚因子N≥0, 以及允许的最大偏差dmax>0。

(4) 构建适应度函数评价解集, 由于复杂物流网络设计的目标是使得总体成本最小, 故适应度函数以决策区间变量 (Xijnmk) I为确定区间情况下的成本最优函数, 即为式 (18) ;

(5) 将种群中所有 (Yni) t分配到下层计算单元; (6) 计算:

(7) 向上层单元反馈计算结果, 在候选解Zt (X, Y) 收到下层单元结果后计算:

(8) 计算综合目标函数:

(9) 保存至解为最优解为止;

10若已完成进化代数, 则转12, 否则继续;

11当代优化解的复制、交叉、变异等遗传操作, 产生新的种群, 转 (2) ;

21最优区间解输出;

13计算, 将式 (15) 代入目标问题, 得到一组新的值;

14误差检验, 若d (Z) =Zmax (X, Y) -Zmin (X, Y) ≤dmax, 则终止运算, 否则令t=t+1, 转 (2) 。

4 算例分析

存在一个复杂物流网络结构:某企业要在一定区域内构建自身的物流配送网络体系, 其商品种类K=5, 网络层数N=4, 从商品配送起点至最终用户层各层包含的物流节点数目分别为Wn= (3, 4, 6, 5) , 各层的节点选择限制为Mn= (M2, M3) = (2, 3) , 各节点间的运输区间费率如图2。

图2中, 各边上区间标量为不同层次各节点间的区间运输费率, 由于商品种类不同, 其运输费率可能存在一定差异性, 本算例采取各商品综合区间费率;另外对其他变量区间约束如下:

U= (1≤t≤100) , 300代, 惩罚因子N=100, 在不同的风险因子a和最大偏差dmax下进行计算机仿真, 可得出如下结果:

表1的运算结果表明, 在区间约束下, 运用区间分层优化遗传算法对该算例求解, 在不同的情景状态下, 即定义不同风险因子a和最大偏差dmax所求最优解与节点决策存在一定的差异。如在情景a=0.2、dmax=100状态下, 系统中间层节点选择为 (A21, A23, A32, A33, A34) , 对应的系统最优区间目标值minZ=[9348.2, 9412.3];而在情景a=0.2、dmax=500状态下, 决策节点为 (A21, A23, A32, A33, A35) , 系统最优区间目标值minZ=[8936.6, 9233.5]。两种情景状态下模型求解的决策方案与系统最优目标存在一定差异。表明该方法具有区间最优解与情景决策的优越性, 其区间最优解反应由于物流网络需求的不确定性引发的目标值变动情况, 而决策方案的不同则取决于决策者事先的决策态度取向。

图3为在两种dmax定义模式下, 风险系数a与minZ的变化关系。当dmax固定时, 随着a的不断增大, 目标函数的区间下界Zmin与区间上界Zmax的计算值也是在不断增加, 表明决策的风险增加。同时对dmax=100与dmax=500两种状态下的结果比较可知, 随着dmax的增加, minZ的求解区间下界也在增加, 表明决策决策者若放宽不确定性变量对函数求解的影响程度, 其决策的选择机会相应增大。由此可见, 风险系数a与最大偏差dmax作为问题求解预设的两个参数, 对系统求解以及决策结果具有较大的影响。

5 结语

复杂物流网络规划与设计的不确定性影响变量多而杂, 且变动性较强, 易给系统决策带来较大影响。本文从区间规划的角度考虑多层次、多节点、多商品的复杂物流网络设计问题, 研究成果主要表现为:

(1) 描述了复杂物流网络的基本结构, 指出其层次节点对间的递阶需求特征, 并在规划模型中得以体现。

(2) 运用区间需求的形式标定物流网络需求的不确定性特征, 以区间数学度量不确定性变量与参数, 建立了复杂物流网络设计的区间规划模型。

(3) 设计区间两层优化遗传算法的求解模式, 并进行算例测试。结果表明该方法具有区间最优解与情景决策的优越性。

复杂大系统的航空物流协同发展研究 第3篇

为五大交通运输方式之一的航空运输, 正在发挥着越来越大的作用。相对于其他运输方式而言, 航空物流其的安全、快捷、准时等优势是其它运输方式不可比拟的。我国于2005年后对外全面开放物流行业, 同时, 我国航空运输市场也将在更大范围内对外国航空公司实行航权开放。在这种形势下, 航空物流企业将迎来难得的发展机遇, 但也将面临着前所未有的严峻挑战。

航空物流业作为一种产业, 有着规模庞大、结构复杂、功能综合、受自然环境和社会环境双重制约、影响因素众多且带有不确定性和不确知性等基本特性, 涉及到大量的信息、资源、组织、利益、发展之间的协调控制和管理问题。为此, 从系统工程的角度出发, 依据大系统控制论的观点, 我们构建一个系统, 可以表述这个现实的复杂系统来进行分析找出不协调的原因, 通过原因我们来寻找解决方法

二、问题描述与分析

目前我国的航空物流业尚处于整合、调整和变革的发展过程中, 内部还存在很多问题, 比如未更新的航空运营模式、不配套的航空物流设施、相关人才的匮乏, 又加上其他物流的竞争、区域发展的不协调, 导致有许多不适应的地方, 使航空物流业面临这一系列的问题和挑战

对航空物流协调发展开展的一系列的调查研究, 针对现存问题和主要制约航空物流发展的大因素进行分析, 建立指标模型后进行关联, 缔结出综合状态模型, 得出最优、最协调的航空物流业的发展形式, 从而助力上海早日发展成为国际航运中心, 建成亿万级机场体系, 完成航线网络具有极为重大的意义。

三、基于大系统控制论的航空物流大系统的构建, 结构分析与研究方法

航空物流系统有着大量的信息、资源、组织、利益、发展之间的协调控制和管理问题, 且各个子系统之间关系密切, 相互影响, 我们把系统构建成宏观, 中观, 微观三个层面, 将这个系统分为航空物流, 大物流以及区域经济三个子系统, 在这里我们可以分析一个子系统内部的协调情况, 也可以分析子系统之间的相互影响相互制约的情况, 以便于我们进行系统的分析, 找出实际的问题, 通过系统和实际, 我们可以找到一些有针对性的解决方案以解决问题。

根据对航空物流业的现状分析, 建立航空物流的评价指标体系, 通过这个评价指标体系, 我们可以判断我们做的工作是否可以使得行业发展更加协调。

我们把指标分为状态变量和控制变量, 这里的控制变量就是我们可以控制, 并且, 通过控制对于这个系统模型有影响的一些变量指标, 而状态变量是其内部的因素, 或者不可控的部分, 这里我们只能找出大致的影响结果, 而不可操控。

每个具体指标的影响度变化可以近似看成是由于其本身和其所在系统的其他指标的影响度和协调度的线性组合来度量, 而其线性组合的相对系数可以根据专家知识、相关分析以及相关计算确定。不妨约定四个级别, 无关, 则令相对系数值为0;相关性很小, 0.1至0.3之间;相关性一般, 0.4至0.6之间;相关性很大, 0.7至0.9之间;如果完全相关, 则令相对系数值为1。

四、模型建立与协调度计算

4.1模型建立

先对于指标进行选取, 选择一些关键指标, 可以得到其各个子系统关联的关键指标.依据这些指标, 我们可以构建如下系统模型:

其中:

X1为影响度, 即状态变量;U1为协调度变量, 即输入控制变量;Y为一维矩阵, 表示系统的协调度, 即输出变量;ABCD分别为系数矩阵

4.2模型计算

通过matlab计算之后, 发现该系统不稳定, 但是可控.本文使用鲁棒极点配置状态反馈法对于该系统进行稳定性变换, 变换后通过计算, 可以得出系统的协调度为:Y=0.485

五、结论分析

我们看到协调度, 发现这个系统不协调, 寻找原因时发现其中几项指标不协调, 如:进出口额, 对物流企业税收, 通航国家和地区, 航空物流业从业人数, 民航基建和技术改造投资.这几项本身存在不协调, 并且对于最后的协调度影响很大, 我们就要以这几项为切入点, 促使我们的航空物流业协调的发展。

进出口额方面, 国家可以逐步放宽进出口的限制, 以促使国家经济的发展, 大力发展进入口业务, 并且对于加工型企业进行大力支持。

税收部分, 由于国家的慈善事业, 医疗等民生问题的经济来源是税收, 所以税收很重要。只有某些产业很重要, 但是发展不够好的时候, 我们就会去减少税收, 而我们的物流业恰恰是这么一种行业, 首先, 发展的不够好, 不够完善.其次, 物流是企业的第三利润源泉, 也是现在比较关注的地方.所以, 我们很有必要大力支持物流行业的发展, 为此, 我们就有充分的理由减少物流企业的税收, 以此使得物流企业的发展, 以及航空物流业的协调发展。

通航国家和地区, 这个是国家政策和外交方面的问题, 在此, 不便于评论

航空物流业从业人数, 为什么从业人数少, 是因为人才少, 并且发展的不够完善.因此, 我们可以增开相关的专业学科, 并且大力发展, 使得人们的目光关注于此学科, 使得该专业大力的发展.从而使得该专业的从业人数上升, 使得航空物流业又快又好, 协调的发展下去。

只有确保航空物流业的协调发展, 才能更好的助力上海在“十二五”期间完成全面实现上海航空枢纽的目标, 实现优化提升。

参考文献

[1]涂序彦.大系统控制论.北京邮电大学出版社.2005.

[2]王娟, 黄培清.物流绩效的财务评价系统.物流技术与应用.2000.

[3]王焰.物流服务绩效标准及评价.物流技术.2002.

[4]《上海市航空运输“十二五”规划》.上海市人民府2012.

复杂物流网络 第4篇

集成创新是创新行为主体采用系统工程的理论和方法, 以提供特别优点的方式, 将创新要素经过主动的优化, 选择搭配, 相互之间以合理的结构形式结合在一起, 形成一个由适宜要素组成的、相互优势互补、匹配的有机体, 从而使有机体的整体功能发生质的跃变的一种自主创新过程。

国家大力提倡集成创新, 集成创新和原始性创新一样都是创新行为主体的自主创新过程。要素仅仅使一般性结合在一起并不能称为集成, 只有当要素经过主动的优化, 选择搭配, 相互之间以最合理的结合形式结合在一起, 形成一个由适宜要素组成的, 相互优势互补、匹配的有机体, 才称为集成。企业集成创新系统是一个具有各种正负反馈结构和非线性作用相互耦合交织在一起的复杂系统。

二、基于复杂适应性系统的企业物流集成创新的对象

1. 企业物流战略的集成创新:

企业物流创新首先需要战略集成, 首先是企业物流与企业家精神的集成;其次是物流技术创新战略与市场方向、企业经营战略的集成。

2. 对企业物流知识的集成:知识集成是对分散在企业中, 存在与员工头脑中的隐性知识和分散在企业可见知识进行集成。

3. 对时间的集成:

时间对于企业物流是一项重要的指标因素, 企业物流必须以最快的时间来满足生产、消费市场的需求, 从而奠定竞争优势。除此之外, 集成创新还包括企业物流创新能力的集成, 物流组织的集成等。

三、基于复杂适应性系统的企业物流集成创新的实施

1. 集成创新的关键在于综合, 而具体实施首先需要进行“系

统建构”, 任何系统在集成之前, 都应该进行系统架构, 并且系统体系结构的多方案性体现了系统集成创新的灵活多样性。

2. 需要运用各种思维方式, 包括创新思维和系统思维。

3. 恰当把握集成的“度”:

所谓集成的“度”, 就是集成设计的方面和分寸, 包括集成的维度、集成的层次、集成的广度、集成的范围及集成的深度等。

4. 系统集成的“接口”问题:

物流系统是由各模块集成的, 模块之间的连接是通过接口进行的, 集成创新的系统的功能不仅决定于各组成模块, 而且决定于各模块的连接方式。

根据系统分析、企业生命周期理论、TRIZ理论、企业协同物流等方法, 复杂适应性下的企业物流集成创新的实施过程可以参考切克兰德方法论的工作步骤, 即: (1) 说明问题现状; (2) 弄清关联因素; (3) 建立概念模型; (4) 改善概念模型; (5) 比较; (6) 实施。

第一, 企业物流创新方案的生成:识别客户需求和行业市场标准, 采用组合方法形成一系列可能的物流创新方案, 并限定企业物流创新的可能性空间, 根据企业实际情况和需求筛选可能性方案, 进行方案的评价与排序, 选择企业物流创新方案。生成企业物流创新方案的方法有显形式和隐形式两种形式:前者是决策者和分析者直接提出各种方案, 例如战略表法和智暴法;后者是决策者只提出一些约束条件, 由分析者利用数学工具求出各种方案。

第二, 对企业物流集成创新, 需要运用泛系变分原理, 即抓住关键, 对物流模块选择变化的“度”。抓住企业物流活动的核心模块, 对核心模块实施强制性的创新, 使其保持企业的竞争力。对其他柔性模块进行分类对策, 使柔性模块的创新围绕核心模块进行企业流程重构, 集成创新。

集成创新是为了促进企业物流的协同与和谐。协同物流强调“协调”, 由于企业内部物流部门及企业物流合作伙伴在实现各自承担的物流任务的过程中, 存在时间、资源、目标等各方面的约束或冲突, 相互间需要进行信息交流, 使得各自的物流行为和谐一致、配合得当。各物流实体所组成的协同物流系统是一种开放式系统, 通过“竞争—合作—协调”方式, 使系统不依靠任何外来的干预, 而实现系统“空间—时间—功能”的结构重组, 获得自组织能力。即企业物流的和谐创新, 使企业物流运作追求和谐, 硬性与软性、制度与文化要相得益彰、相辅相成。

第三, 根据企业生命周期, 实行动态创新管理;持续创新, 形成动态竞争优势, 企业物流创新需要在企业发展不同阶段的, 实施相应的物流创新模式, 实行动态管理。

企业的发展有其自身的规律, 表现为企业发展的兴衰交替, 如何保持企业的活力, 保持企业物流系统的活力, 除了对企业物流系统进行集成创新外, 还必须实施持续创新的战略。并且几十年的企业改革实践表明, 一般意义上的创新不能使企业获得经济效益稳定的增长, 持续不断的创新是发展的根本保障。

持续创新是指企业在一个相当长的时期内, 以市场为导向, 持续不断地推出和实施物流创新项目, 并持续不断地获得创新经济效益地过程。持续创新强调的是创新过程的持续性, 企业物流的持续创新是与企业的动态目标管理和主观能动性决定的。这样, 就使整个企业物流更好地为企业生产服务, 赢得动态竞争优势。

从系统理论的角度看, 企业物流持续创新过程可以视为是一个在较长时间、区间上的相互联系的创新项目动态集成的复杂适应性系统。

四、结论

集成创新是创新行为主体采用系统工程的理论和方法, 以提供特别优点的方式, 将创新要素经过主动的优化, 选择搭配, 相互之间以合理的结构形式结合在一起, 形成一个由适宜要素组成的、相互优势互补、匹配的有机体, 从而使有机体的整体功能发生质的跃变的一种自主创新过程。

摘要：随着物流产业创新和区域创新物流系统的成长, 企业必须从知识经济的要求和市场环境的变化出发, 调整物流发展战略, 进行物流系统整体创新。

关键词：复杂适用性系统,企业物流,集成创新

参考文献

[1]钱学森:一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论.城市发展研究, 2005 (05) :18[1]钱学森:一个科学新领域——开放的复杂巨系统及其方法论.城市发展研究, 2005 (05) :18

[2]张乐乐:现代物流的创新.中国储运, 2005 (01) :53-54[2]张乐乐:现代物流的创新.中国储运, 2005 (01) :53-54

复杂物流网络 第5篇

目前,钢铁企业生产活动既有连续性特征,又有离散性特征,整个过程表现为多段生产、多段运输、多段存储,是离散和连续相混杂的大型高温生产过程,其生产物流具有多样性、复杂性和阶段性等特点[1]。钢铁生产物流系统在宏观上表现为多生产工序的串、并联物流网络,微观上则表现为多工位的连续和离散相混合的时序队列网络,所以钢铁生产物流系统是一个复杂系统,必须利用复杂系统有关理论和方法来分析和研究,以更好地解决钢铁生产流程中各工序环节之间存在的时间平衡和温度平衡问题及资源能力和物流通过能力的平衡问题。

面对这些复杂分布系统的软件开发,现有软件工程技术(如:基于过程的程序设计方法、基于面向对象的程序设计方法)通常会遇到诸多困难:基于过程的程序设计方法对于系统的功能描述和数据结构描述之间存在脱节,对于系统动态性描述存在难以充分表达和描述过于简单的局限性。基于面向对象的程序设计方法建立在面向对象技术之上,使系统具有很好的稳定性和重用性,可以提高系统的开发效率并且能够减轻后期维护工作量;然而利用面向对象技术仍然无法有效满足复杂系统的自主性、开放性、异构性等特性。而Agent技术[2]的自主性、社会性、反应性、主动性、移动性、理智性等特性可以用来实现动态的、不确定环境的、大规模的软件系统。因此,面向Agent的开发方法已经成为软件工程领域的新趋势,为复杂系统的理解、建模、开发提供一种很自然的方法,它使分布式的结构变得更简单,更具智能性和鲁棒性。

针对炼钢过程复杂物流特点,笔者利用Agent技术及基于多Agent系统工程的软件开发方法,构建了基于多Agent的炼钢复杂物流系统。经实例仿真,验证了该系统的有效性。

1 Agent技术与多Agent系统工程

1.1 Agent技术

Agent技术处于一个快速发展的阶段,近年来得到了广泛的应用。Agent是为了完成系统特定的目标,在对外部环境感知和理解的基础上,通过对环境状态的认识并与其他Agent相互协作,自律地推进问题解决的处理单元[3]。而对象被定义为一个封装了一些状态的计算机实体,可以在这些状态下执行某些动作或方法,通过消息传递进行通信。对象与Agent概念都是建模的基本构件,是研究问题中实体的抽象描述,但其起源背景与抽象粒度不同。对象通过属性和方法结合来表达事物静态和动态特性,且动态特性的表现是被动的,而Agent特别强调灵活自主性,具有更强的自治性和灵活的行为能力。面向对象方法通过封装技术反映事物的相对独立性,以增强软件的可维护性,通过类与继承来表达事物组成的层次结构,实现软件的可重用性,而Agent不但保留了这些属性,而且对其心智状态和活动进行合适封装,以保证Agent具有灵活自主性[4,5]。

1.2 多Agent系统工程

基于Agent的开发方法中,多Agent系统工程(Multi-agent System Engineering,MaSE)是由Scott A.Deloach提出的一个通用的、支持异构多Agent软件开发方法,适合多种运行环境、实现技术和开发平台。MaSE方法使用标准建模语言UML中派生出来的图形化模型来描述系统中Agent的类型、同其他Agent的接口以及独立于Agent架构的内部设计,是一个覆盖完整生命周期的开发方法,实现对异构多Agent系统的分析、设计和开发。MaSE把多Agent系统看作是面向对象范型的进一步抽象,把Agent看作是特殊的类,并通过对UML建模语言的扩展来实现对Agent的描述。FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agent)和OMG(Object Management Group)在现有UML的基础上制订了可描述Agent内部结构及Agent间交互协议的建模语言——AUML(Agent UML)。[5,6]

MaSE建模过程包括分析阶段和设计阶段。分析阶段包含3个步骤:捕捉目标、使用用例、角色定义;设计阶段包含4个步骤:定义Agent类、构建会话、组建Agent类和系统部署。分析阶段和设计阶段的步骤在实际系统实施过程中是相互迭代的,可根据需要交叉进行,最后生成一个满足要求的完整详细的系统。

2 炼钢复杂物流系统构建

针对炼钢复杂物流系统的特点,借助AUML工具,通过分析和设计两个阶段构建炼钢复杂物流系统。

2.1 系统分析

钢铁生产过程中,要实现物流通畅,不仅要依靠单个工序功能的优化以及设备可靠性和可控性的提高,而且还要依靠各工序之间起运输和调节作用的物流运输系统的硬件能力及功能的提高和优化,以实现工序之间物流匹配、衔接及有效控制等,而这些则依赖于有效的钢铁生产调度。炼钢是一个物料处于高温、连续、动态变化环境的过程,对生产环境和工艺具有特殊要求。炼钢生产调度是炼钢车间制造执行系统中的重要部分,根据上游工序来料状况和下游工序生产需求,控制冶炼、精炼和连铸作业生产节奏,确保生产物流满足生产工艺要求,使生产能够顺利进行[7,8]。炼钢-连铸生产过程是现代钢铁企业生产的关键工序,主要包括炼钢、精炼、连铸三大工序。其中,炼钢在整个生产工序中占有举足轻重的地位,炼钢生产复杂物流系统建模及其调度水平的高低直接影响了整个企业的生产效益和管理水平。

2.1.1 捕捉目标

根据炼钢在钢铁企业生产工序中的位置,基于对实际问题的需求分析,炼钢生产复杂物流系统的总体目标是高效率、低成本实时完成生产任务,体现生产过程复杂物流的运行本质。为更好地实现系统目标,可对总目标分解得到如下子目标:(1)作业计划管理。根据上级生产任务,制定作业计划。(2)工艺管理。根据作业的属性,确定产品的工艺路径。(3)设备管理。实现设备的动态调度分配和管理,记录设备的状态和运行情况。(4)数据分析管理。实现生产过程中数据的收集和分析整理,动态更新,并及时反馈给生产调度管理。(5)物料跟踪。记录当前时刻物料所处的位置和状态等属性,并实时反馈给生产调度管理。(6)生产调度管理。根据生产作业计划,协调生产过程中的各种管理。(7)数据库管理。实现对数据库的更新、查询等。(8)运输调度管理。根据生产任务,实现对运输工具的分配和调度管理。

2.1.2 使用用例

使用用例是通过对原始系统的分析,建立系统用例集合和创建系统时序图以实现对系统角色和系统交互的描述。用例是用来定义一个系统执行的基本场景,时序图描述构成系统角色之间事件集合实际通信的执行顺序。根据对炼钢复杂物流系统的分析,建立其使用用例集合,包括:生产调度、作业计划、工艺路径规划、生产设备、运输设备等。由此可以建立如图1所示的炼钢复杂物流系统时序图。

2.1.3 角色定义

角色定义的目的是为了将目标和时序图转换成角色和相关任务,使其更适合多Agent系统的表达形式。角色是设计阶段定义Agent类和描述系统目标的基础,是多Agent系统中一定责任、功能和行为的结合体,它对系统中某个或某几个特定的目标负责。角色抽象出了一类 Agent 的共性,而忽略了其具体细节,从而可以更稳定、更有效地描述系统的组织特性。 表1为炼钢复杂物流系统目标到角色的映射。

2.2 系统设计

2.2.1 定义Agent类

通过系统角色定义,可以确定炼钢复杂物流系统中Agent种类和功能。

管理Agent。实现对任务的分解和分配以及结果的整理等。主要功能是:接收通过任务Agent提交的任务和目标,并对任务和目标进行汇总、排序和评价;对任务进行评估和分解,查询本区域知识库,确定生产工序,组织炉次和浇次;根据生产工序向相应的生产设备Agent和运输设备Agent招标;接收生产设备Agent和运输设备Agent的投标协议,按照一定的算法进行评估,对于没有投标的任务,进一步分解或提高奖赏,直至完成任务的招投标;接收生产设备Agent和运输设备Agent的结果,进行评判,给予奖赏;把运行结果反馈给结果Agent。

生产设备Agent和运输设备Agent。完成所招标任务,并把完成任务的结果反馈给管理Agent。主要功能是:接收任务委托书;提取问题的求解目标;制定目标的求解计划;定义信息查询目标;匹配合适的设备Agent或信息Agent。

任务Agent。接收用户的任务需求指令,并对任务进行汇总和简单加工。主要功能是:实现用户信息的格式化和初始化;在必要的情况下向用户咨询一些额外的信息。

信息Agent。与知识库紧密结合,为生产和运输设备Agent提供信息和智能服务。主要功能是:响应生产和运输设备Agent的实时查询;响应周期性查询;更新数据源。

结果Agent。以适当方式把系统运行结果反馈给用户,提供包括结果和解释相关的信息。

Agent类是在对系统角色分析的基础上,创建类似于面向对象中对象类的一类Agent模板,由角色和会话两部分组成,而Agent是Agent类的实例。图2所示为炼钢复杂物流系统Agent类图,方框表示Agent类,由类名及扮演的角色构成,带有箭头的连线表示会话,且由会话发起者指向应答者。Agent到Agent类的映射可以是一对一,也可以是多对一的关系,如图2中,Transition类既可实例化为台车(Car)角色,也可实例化为天车(Crane)角色,而Production类既可以实例化为转炉(BOF)角色,又可以实例化为精炼炉(LF)角色,也可以实例化为连铸机(CC)角色。

2.2.2 构建会话

会话定义两个Agent之间的协作协议,可以通过发起者和应答者两个通信类图描述,通信类图是由一组定义两个参加会话Agent状态的有限状态机构成。炼钢复杂物流系统中管理Agent和任务Agent会话过程如图3所示。

以转炉钢水出炉后的钢包和精炼炉为例说明其推理过程:

发起者(钢包)。钢包接收转炉的钢水后,定义任务属性(任务编号、任务最晚开始时间、任务最晚结束时间、完成任务的报酬等),发布任务请求,进行招标;在设定的时限内,接收来自精炼炉的投标标书并记录有关投标者信息,进行评判后,根据一定的算法规则选出中标者,并发布中标标书给投标者。

应答者(精炼炉)。精炼炉接收到来自钢包的招标请求后,分析标书的相关属性,并搜寻自己的相关能力和当前状态,制定相应的投标标书进行投标,当接收到中标标书后,把任务分解为动作序列后执行,并把执行结果反馈给投标者。

2.2.3 组建Agent

Agent体系结构描述了组成Agent的基本成分和功能、各部分之间交互机制以及Agent内部的推理机制。文献[9]详细讨论了5种不同的Agent结构模式:BDI结构、反应性结构、计划性结构、知识性结构和用户自定义结构。根据炼钢复杂物流系统分布式和设备智能性等特点,采用反应性结构组织Agent,其内部组件可分为信息接口、控制器、规则库和执行器4部分,组件之间的关系如图4所示,实线表示Agent内部组件之间的连接,虚线表示Agent与外部资源(如其他Agent、数据库等)之间的连接。

2.2.4 系统部署

通过上面对炼钢复杂物流系统静态系统分析(捕捉目标、使用用例、角色定义)和各个功能模块的动态实现(定义Agent类、构建对话、组建Agent)的讨论,然后根据实际需要实现多Agent系统不同的部署方案。在系统部署步骤中可以通过部署图来确定系统中Agent用例的数量、类型和位置,在系统部署图中,一般使用三维方框表示Agent,连接线表示Agent之间的实际会话。

最后,借助现有的仿真平台Anylogic,通过对相应功能模块的修改和扩充,实现炼钢复杂物流多Agent系统的系统部署,并进行系统仿真分析和验证等。

3 仿真实例分析

AnyLogic仿真软件基于最新的复杂系统设计方法论,第1个将UML引入建模领域,是一款应用广泛的能够实现对离散、连续、混合系统建模和仿真的工具。本文采用Anylogic仿真平台对某钢厂的炼钢复杂物流系统进行分析和设计。在该钢铁企业生产线中,有4座转炉、2座精炼炉、2台连铸机、4台天车及若干其他配套设备。在整个炼钢复杂物流系统中,接口Agent接收用户生产任务并对生产任务进行分析、处理后提交给管理Agent,管理Agent根据任务种类和特性通过招投标的形式分配任务给相应生产设备Agent(转炉Agent、精炼炉Agent、连铸Agent)及运输设备Agent(天车Agent和台车Agent),各Agent状态随时间变化,不断接收和执行任务,并及时把任务完成情况反馈给管理Agent,管理Agent对结果进行汇总并通过接口Agent显示给用户,最终顺利完成复杂物流系统中的任务。

对于炼钢厂来说,其最终的产品为连铸坯,所以炼钢系统运行的结果是以铸机产生的连铸坯数量体现的,而连铸工序就成为衡量炼钢系统效率的主要工序,其运行效率体现整个系统的运行效率。当铸机生产周期以及铸机浇注炉数一定时,可以采用物流平均流通时间来衡量系统的生产效率。在对历史数据统计分析基础上,结合实际情况,随机抽取10 d 30个班次(8 h/班次)的生产数据分成10个组别,作为系统仿真的输入条件,并根据各个设备的实际生产环境进行系统参数初始化,然后对该厂的几种主要产品进行系统仿真。为保证系统运行的稳定性和结果的有效性,对每组输入数据独立仿真运行40次,并把均值作为系统的最后运行结果。通过仿真数据与原始数据的对比,其实际生产平均物流时间与仿真结果如图5所示,结果表明仿真结果与实际数据一致,验证了所建系统的正确有效性。

在模型仿真中发现,脱硫工序前的平均排队等待时间始终最长,脱硫工序显然为系统中的生产瓶颈;而该钢厂当时全连铸生产实际情况也是脱硫工序在生产中保障能力欠缺,为炼钢生产系统中的瓶颈环节。另外,转炉工序前的排队等待时间虽然没有脱硫工序前的等待时间长,但是也较长,说明转炉工序在整个炼钢生产系统中也是关键环节,对系统的生产有着重要的影响,当转炉冶炼周期缩短和转炉前运输节奏加快时,可以有效减少转炉前的平均排队等待时间,这也与生产实际一致。由此可见,基于多Agent的炼钢复杂物流系统模型所揭示的系统生产流程的特点与生产实践相吻合。

仿真过程中进一步发现,下游Agent的执行速度对上游Agent的执行速度影响较大,如果下游Agent的资源数较小,容易造成堵塞,而当下游资源数较多时,则容易造成下游机器效率低下,系统资源浪费。因此,通过建模仿真可以发现系统中的物流瓶颈,从而为实现系统物流平衡、顺畅和提高设备利用率等提供参考和指导。

4 结论

本文讨论了面向Agent技术和利用软件开发方法MaSE实现对分布式复杂物流系统的建模过程,并针对钢铁企业日益扩大的规模、动态变化的内外部环境及具有特殊要求的物流运输的特点,为更好地满足系统智能性、柔性、自治性和灵活性,基于面向 Agent软件开发过程并运用最新的 AUML技术,分析和设计了炼钢复杂物流系统,详细讨论了系统设计的步骤和方法,并结合某炼钢厂实际情况设计和开发了炼钢复杂物流系统,通过仿真验证了设计系统的有效性,通过对系统的进一步仿真分析,证实了系统可以为实际物流系统的改进和优化提供参考和建议。

摘要：针对目前智能分布式复杂应用系统需求日益增强,系统软件开发面临巨大挑战等问题,利用智能体(A-gent)技术及基于多Agent系统工程的软件开发方法,提出一种针对炼钢复杂物流系统设计的通用方法,构建了基于多Agent的炼钢复杂物流系统。首先通过捕捉目标、使用用例和角色定义完成系统分析;然后通过定义A-gent类、构建会话、组建Agent及系统部署完成系统设计。实例仿真验证了系统的动态性、智能性、自治性、柔性和分布性,能很好地满足炼钢复杂物流系统的需求。

关键词：智能体,系统建模,复杂物流系统,多Agent系统工程,炼钢

参考文献

[1]殷瑞钰.钢铁制造过程的多维物流控制系统[J].金属学报,1997,33(1):29-38.YIN Rui-yu.The multi-dimensional mass-flow control sys-tem of steel plant process[J].ACTA Metallurgical Sinca,1997,33(1):29-38.

[2]刘东.基于多Agent技术的制造车间调度系统设计与实现[D].武汉:武汉理工大学,2009.

[3]胡文斌,孟波.基于多Agent的分布式智能群决策支持系统研究[J].计算机工程,2006,32(6):192-194.HU Wen-bin,MENG Bo.Study on distributed intelligencegroup decision support system based on multi-Agent[J].Computer Engineering,2006,32(6):192-194.

[4]黎建兴,毛新军,束尧.软件Agent的一种面向对象设计模型[J].软件学报,2007,18(3):582-591.LI Jian-xing,MAO Xin-jun,SHU Yao.An object-orienteddesign model of software Agent[J].Journal of Software,2007,18(3):582-591.

[5]杨沁,卫道柱,赵福民.协作企业制造过程多Agent调度建模技术[J].计算机工程与应用,2009,45(29):214-216.YANG Qin,WEI Dao-zhu,ZHAO Fu-min.Multi-agentscheduling modeling technology in collaboration enterprisemanufacture process[J].Computer Engineering and Ap-plications,2009,45(29):214-216.

[6]Scott A D,Mark F W,Clint H S.Multi-agent systemsengineering[J].International Journal of Software Engi-neering and Knowledge Engineering,2001,11(3):231-258.

[7]庞新富,俞省平,柴天佑,等.炼钢-连铸生产优化重调度方法[J].系统工程学报,2010,25(1):98-103.PANG Xin-fu,YU Sheng-ping,CHAI Tian-you,et al.Opti-mal rescheduling method for steelmaking-continuous cast-ing[J].Journal of Systems Engineering,2010,25(1):98-103.

[8]庞新富,郑秉霖,柴天佑,等.炼钢-连铸动态调度子系统及其应用研究[J].冶金自动化,2006,30(3):8-12.PANG Xin-fu,ZHENG Bing-lin,CHAI Tian-you,et al.En-gineering implement of dynamic subsystem in steelmakingand continuous casting scheduling system[J].Metallurgi-cal Industry Automation,2006,30(3):8-12.

复杂物流网络 第6篇

1复杂网络与软件的相关概述

1.1复杂网络的分析

由于元素之间的交互促成了系统的复杂性特点, 在元素交互的过程中如果能够保证元素的基本性质不变, 那么系统的整体性质就不会改变。在网络中组成系统的各个元素不同、每一种网络都有自己的特点和自身的复杂性, 但是它们之间存在着一种共同的特性, 代表着网络系统的普遍规律。这样在网络模型是解释复杂系统的最有力的工具。

网络具有拓扑的性质, 很多的网络模型是不规则的、随机的, 正是由于网络的真实复杂系统的拓扑现象才形成了辅助的网络。规则的网络在集聚系数和平均距离方面有突出的作用, 而随机网络在小的集聚系数和平均系数方面有突出作用。

1.2网络系统的网络观

复杂的软件是把复杂的问题分解成多个不同的部分, 由很多个开发者共同完成。在开发的过程中需要分解大量的复杂元素, 例如类、对象、子程序和构件等等。这些元素之间的相互关系构成了一张大的相对复杂的协作关系网络。在前几年因为软件的设计规模不大, 没有完善的规章制度, 在程序的设计上受到设计者的个人的影响, 通常把这种设计看成是随机网络模型的设计, 强调结构化设计的软件, 设计的结构比较严格, 模块之间的连接不多。随着软件网络化趋势的发展, 软件和网络的关系比较密切, 基于复杂的网络角度, 通常在数学理论的基础上重新对软件和软件工程进行分析和研究, 这种研究趋于计算型软件工程的总体发展趋势。

2复杂网络软件的复杂性度量

2.1软件系统复杂网络建模

软件的开发在不同的阶段有不同的元素, 这些元素都可以建立网络模型。目前, 对于软件系统的复杂性研究主要是对已经存在的软件利用逆向工程的方法对其中的组织结构进行有效的分析, 发现其中存在的网络的复杂性。这些复杂性的特点显示出如见系统的整体度量的性质。要采用代码出发反向的研究方法进行分析和研究, 但是这没有涉及到软件系统开发设计中的相应组织结构。对度分布和平均距离方面的参数只是对结构的拓扑特点进行反应没有结合具体的然间度量。通常情况下, 参照Brito中的度量应该在生命周期的早期可用标准上对软件的结构进行建模。

2.2复杂网络的软件结构复杂性度量

要对软件进行理解和评估、预测、控制就要通过度量要素以权重的形式赋予节点和边, 从而刻画和分析软件的结构。对软件网络模型的复杂性度量主要体现在以下几个方面:

首先是全局拓扑特性的度量。平均距离D, i和j分别为节点, 其中的距离就是要经过的遍数。网络集聚系数C专门用来度量网络节点的聚集情况。在有向的网络中, 节点通常分为出度和入度。在无向网络中就没有了出度和入度的区别, 每个节点的度能够描述出该节点的重要性。

其次, 节点的复杂性度量。节点的复杂性与多个功能因子有关。在模型的构建中类方法的内聚和类本身相关的因子都可以结合到同样一种函数中去表达, 这个函数就表达了类的复杂度。这个函数要在平时的积累分析中得到。

最后, 交互的复杂性度量。交互的复杂性在总体上可以通过度分布刻画, 在入度比较大的节点身上说明其重用度也比较大, 在出度方面的节点往往比较复杂, 在有些模型当中, 几个度量与类之间进行相互的作用, 在这种模型中都能得到验证。在CK模型当中, 集成树深度可以运用其节点的远近距离来衡量。子类树木、对象类的耦合度和类响应树木可以用节点的度来测量和描述。一般情况下, 在软件的运行过程中, 交互强度关系到软件的复杂性, 这种复杂性可以运用网络中的边以权重来度量。

2.3复杂网络的软件演化复杂性的度量

由于用户使用具有多样性的特点, 用户的需求也不断的发展变化, 这样网络的环境就是一个动态的演变过程。资源具有自治性和不确定性的特点, 但是他们之间是相互作用的。对软件的系统结构和行为性能进行不断的演变。软件系统元素具有不同程度的自主性, 这种自主性驱动软件系统的发展和变化。CN-EM是一种生长的网络演化模型能够演化软件系统的复杂性度量。

3总结

科学的软件度量方法能够促进计算机软件系统的不断发展, 对计算机的时代发展具有重要的意义。目前很多的研究者致力于复杂网络的软件度量研究, 它们在分析、设计、计算、建模等方面做出了突出的贡献, 随着软件系统的不断发展, 我们需要对它进行不断的认识和了解, 为软件系统的开发做出新的贡献。

摘要：随着计算机科学技术的不断发展, 软件的规模性和复杂性不断的扩大, 随之带来的问题是传统的度量方法和对软件的开发控制不能满足日益发展的计算机科学技术的发展。在这个问题上, 我国的研发人员付出了很大的努力, 去发现新的方法对软件测量的使用, 从而控制软件的质量, 优化软件的结构, 使软件的开发有利于计算机科学技术的发展。

关键词：软件系统结构,复杂性度量,计算机科学

参考文献

[1]李丽萍, 钱忠胜.基于复杂网络面向对象集成测试研究[J].计算机科学, 2010, 35 (12) :254-258.

网络化软件的复杂网络特性实证 第7篇

关键词：网络化软件,复杂网络,实证研究

所谓网络化软件,实质上就是一个以互联网为主要媒介、以网络资源与信息作为元素,对元素之间进行相互操作与协作而得到多种软件集合的混合系统。随着软件技术与网络技术应用范围的不断扩展,使得软件服务也开始面临着越来越高的要求,并且还大大增加了软件系统的复杂度与规模,虽然为我国的软件服务业的发展创造了很多的契机,但与此同时也为其带来了很多的挑战。本文就是关于网络化软件的研究。

1 网络化软件的分析

1.1 网络化软件的内涵

在计算机技术应用领域中,网络化软件的作用十分突出,而且其应用广度与深度还处于不断加深的状态中。而网络化软件,实际上指的就是一种布置在互联网中的复杂软件系统,以行为动态演变与拓扑类结构为主。在众多形式的计算机应用中,网络化软件主要是面向服务,其通过元素相互之间的操作,为用户提供在线服务,并且这种在线服务还是可以改变的,然后再结合用户的具体需求,对服务过程加以合理的变化,最终实现动态化服务与管理。在应用网络化软件的过程中,其除了可以提供传统的计算机服务之外,还一直将以人为本的理念贯穿在服务过程中,将实际生活中的人为载体引入到网络化软件中,从而使其服务更加优质。

1.2 网络化软件的特点

网络化软件对于现代化社会的建设有着十分重要的影响,其在服务工作中始终坚持以人为本、严谨的原则,最大程度的为社会生产活动创造了各种便利。就目前来说,网络化软件最主要的特点就是多元化与个性化,其作为一项为生产活动提供指导、为生活提供服务的基础性软件,得到了社会各界的广泛关注。同时,软件行业的研究重点也开始放在如何在虚拟化服务中实现网络化软件的完善与创新,从而将网络化软件中的关键性内容做到更加完美的实现。

2 网络化软件的复杂网络特性实证

WWW与Internet在近年来得到了迅猛的发展,使传统的PC软件的形态发生了巨大变化,并且开始不断与其实现了融合。网络化软件的发展,使得软件系统中网络基础设施的基础位置更加明确,也更加表现出了在系统元素中软件的核心地位,能够将服务体系不断完善,进而也就能够对网络化软件的复杂性进行更加科学全面的分析。

2.1 基础设施

2.1.1 WWW

WWW是一个为人们提供信息资源获取与共享的平台,在WWW众多领域中,其链接结构的作用越来越突出。WWW在近年来的发展更是保持着十分惊人的速度,规模越来越大,逐渐成为对复杂网络进行研究的重要载体。站在宏观角度上而言,为了使WWW的更多信息潜能发挥出来,就必须要对各种应用系统与工具进行综合集成。站在微观角度上而言,通过WWW复杂网络特定与其量化指标,能够对现有的评价、搜索与社会发现工具进行不断的改善与创新。

2.1.2 Internet

Internet拓扑建模工作比较复杂,对其中包含的普遍规律进行分析便是其中的核心任务,以此实现对Internet更加科学的了解,从而让其进行更高层次的开发与利用的时候有更加充足的依据支持。在复杂网络研究实证中,其关键就是Internet拓扑建模。计算机网络技术的发展十分快速,网络环境有着很快的变化,因此,为了进一步将Internet的工作水平与效率提高,就必须要对网络度量指标、与网络性相关的内在机制加大研究力度。

2.2 应用服务

2.2.1 Web服务

Web服务是一种十分重要的信息资源,其建立在Web环境的模块化与自描述应用程序的基础上,通过Internet来展开发布与访问等工作。若用软件技术来看待Web服务,便可以将其看成是一种软件技术延伸的产物,能够让消息传送、功能封装、动态绑定等问题得到更加有效的解决。

2.2.2 面向对象软件

软件的拓扑结构与其性能、功能等之间有着紧密的联系,其作为人工智能化系统,能够对软件结构信息进行有效的量化与科学的描述,让开发人员能够对软件系统的复杂性展开更深入的研究,以便得到更多有效的软件结构信息。而软件结构是对复杂网络拓扑形态的互联内容的表示,通过软件结构信息,可以对软件的本质形成一个更加全面的理解与认识,从而就能够为软件复杂特定的量化提供一个稳定的基础。

2.2.3 语义Web服务

Web服务以服务作为核心,如果服务的属性描述与行为约束没有充足的语义支持,那么就会影响到Web服务的选择、发现等效率,因此也就无法保证机器处理的科学性与精确性,阻碍了Web服务实用化进程的进一步研究。所以,就必须要从语义层对Web服务的属性与能力进行准确的描述,将Web服务的选取、推荐的准确性与针对性提高,为服务的自动化进行奠定有利的基础。

3 结语

综上所述可知,为了实现网络化软件的更好发展,就要站在服务化、网络化、社会化等角度上,对网络化软件的复杂网络特性进行全面科学的分析,充分对其基础设施与应用服务中的复杂网络特征进行更加深入的研究,为软件工程事业的进步提供一个有利环境。

参考文献

[1]冷炳荣,杨永春,李英杰,赵四东.中国城市经济网络结构空间特征及其复杂性分析[J].地理学报,2011(02):199-211.

[2]汪北阳,吕金虎.复杂软件系统的软件网络结点影响分析[J].软件学报,2013(12):2814-2829.

[3]毛少杰,邓克波,王珩,易侃.网络化和服务化C~4ISR系统复杂性[J].指挥信息系统与技术,2012(04):1-6+25.

[4]文斌,何克清,梁鹏,王健.需求语义驱动的按需服务聚合生产方法[J].计算机学报,2010(11):2163-2176.