[發明專利]一種廢棄電器電子產品回收流程中的智能匹配方法

有效

• 申請號: 202010055952.9
• 申請日: 2020-01-18
• 公開（公告）號: CN111222652B
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發明（設計）人: 欒小麗;王世杰;李思成;聞繼偉
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06Q10/00
• 分類號: G06Q10/00;G06Q10/06;G06F17/16
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 林娟

1.一種廢棄電器電子產品回收流程中的智能匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1：確定分揀中心和拆解企業的個數，采集分揀中心和拆解企業的數據，建立綜合數據庫；所述綜合數據庫包含分揀中心和拆解企業的屬性數據，包括：地理位置、歷史訂單、貨物的品類、貨物的價格、貨物的大小、分揀中心的倉儲能力、拆解企業的拆解能力；

步驟2：建立分揀中心對拆解企業、拆解企業對分揀中心的評價指標體系，并根據不同分揀中心和拆解企業的個體對相應評價指標的偏好來設置指標置信度；所述評價指標包括0-1評價指標、語言評價指標、區間型評價指標以及一般數值型評價指標；

步驟3：建立分揀中心對拆解企業、拆解企業對分揀中心的評價指標滿意度值矩陣；所述評價指標滿意度矩陣包括0-1型評價滿意度矩陣、語言評價滿意度矩陣、區間型評價滿意度矩陣以及一般數值型評價滿意度矩陣；

所述0-1型評價滿意度矩陣建立過程包括：若拆解企業和分揀中心對對方的指標期望值與實際值相等，則該評價指標值為1，反之則為0，滿意度為：|t-1|，其中，t為評價指標值，從而得到雙方的0-1型評價滿意度矩陣；

所述語言評價滿意度矩陣建立過程包括：根據拆解企業和分揀中心各自對產品的語言描述得到的語言評價指標轉化為三角模糊值，得到各自對產品的語言評價矩陣，再根據分揀中心和拆解企業對對方的產品的語言評價偏好轉化為三角模糊值，經利用理想點求距離、歸一化處理后得到拆解企業和分揀中心對各自的語言評價滿意度矩陣；

所述區間型評價滿意度矩陣建立過程包括：獲得拆解企業和分揀中心對各自產品屬性的參考區間及對對方的期望區間，對參考區間和期望區間形成的坐標求得兩坐標間的距離值作為滿意度值，從而得到區間型評價滿意度矩陣；

所述一般數值型評價滿意度矩陣由評價值直接得到；

步驟4：將步驟3中所述0-1型評價滿意度矩陣、語言評價滿意度矩陣、區間型評價滿意度矩陣以及一般數值型評價滿意度矩陣進行整合，得到分揀中心對拆解企業、拆解企業對分揀中心的綜合評價指標滿意度矩陣，考慮指標置信度得到拆解企業和分揀中心的差異矩陣，所述差異矩陣為分揀中心或拆解企業的期望與實際值之間的差距，為滿意度矩陣與指標置信度的乘積，通過將差異矩陣中的元素被減一，得到分揀中心對拆解企業、拆解企業對分揀中心的滿意度值矩陣；

步驟5：根據得到的滿意度值矩陣，建立滿意度最大的多目標優化模型，使分揀中心和拆解企業的利潤最大；同時分揀中心和拆解企業存在約束，根據約束得到完整的模型函數，并利用智能尋優方法求解匹配結果；所述智能尋優方法包括線性加權轉化為單目標求解或遺傳算法或粒子群算法；

所述多目標優化模型為：

x_ij＝0或1，i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n

其中目標函數Z₁、Z₂分別表示使分揀中心和拆解企業達到最大滿意度值的目標函數；分別為分揀中心對拆解企業的綜合滿意度值矩陣以及拆解企業對分揀中心的綜合滿意度值矩陣：x_ij的值即表示了分揀中心和拆解企業的匹配結果；s.t.為約束條件；約束條件表示分揀中心最多僅能匹配一個拆解企業；約束條件x_ij＝0或1，i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n限定x_ij匹配結果只能為0或1，當x_ij＝1時表示分揀中心i與拆解企業j達成匹配，反之即x_ij＝0表示未達成匹配；

所述多目標優化模型是通過給予不同的加權和的權重參數ω₁、ω₂，進而可實現總滿意度值Z＝ω₁Z₁+ω₂Z₂最大：

s.t

x_ij＝0或1，i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n

其中，ω₁、ω₂的值表示本次匹配中對于分揀中心和拆解企業的重視程度。