信息系统学报第3卷第1辑（总第4辑）
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作者： 清华大学经济管理学院编
出 版 社： 清华大学出版社
出版时间： 2009-6-1字数：版次： 1页数： 113印刷时间：开本： 16开印次：纸张：I S B N ： 9787302202196包装： 平装内容简介
时值繁花似锦的2009年春季，《信息系统学报》总第4辑在全国各地信息系统领域研究者的积极支持以及海内外学者的广泛关注下与大家见面了。自创办以来，《信息系统学报》影响日渐扩大，已被信息系统协会(Association for Information Systems，AIS)中国分会(CNAIS)指定为会刊，并全文收入《中国期刊全文数据库》及《中国学术期刊综合评价数据库》，同时成为中国人民大学《复印报刊资料》来源刊。这些成绩既来源于主办及各协办单位的努力投入，也与广大同仁的关心和支持密不可分。
本辑学报秉承前3辑所形成的强调学术前沿与严谨研究方法的风格，致力于体现管理与技术并重的特点，收录了多篇国内外学者的最新研究成果，其内容涵盖多个不同的研究主题和多样化的方法论。其中，Kai Reimers从组织理论的视角探讨了信息技术对经济组织的多方面影响；刘曼路、范绍坤、赵建良等的研究工作则从设计科学的角度对业务流程中概念模型到逻辑模型的转换进行了讨论；陈智高、郭文婷的论文在理论层面上讨论了企业知识的载体、交汇与转载；朱镇、赵晶的文章以及周涛、鲁耀斌的研究工作分别用实证手段研究了现代服务企业e就绪对电子商务能力的影响以及N9上用户初始信任的影响因素；彭武良的文章在技术方向上提出了一种求解多模式资源受限项目调度问题的蚁群算法。同时，本辑学报还发表了两篇领域研究的综述，即北京大学李东、李猛的对国内外信息系统外包理论研究的综述，以及复旦大学卢向华、冯骏、黄丽华的对中国信息系统研究所作的分析及国际对比。
此外，本辑学报特别开辟了“专家见解”专栏，以“新兴电子商务”为主题，汇集了。批业界和学界的前瞻性观点。近年来，随着我国互联网和移动通信的发展进入全新的阶段，新兴电子商多呈现出移动性、虚拟性、极端数据、个性化以及社会性等鲜明的新特征，带来了一系列崭新的基础性科学问题以及研究挑战，使得在新形势下重新审视电子商务活动原理与运行规律成为一项紧迫而意义深远的任务。
目录
主编的话
一种求解多模式资源受限项目调度问题的蚁群算法
业务流程中概念模型到逻辑模型的转换
企业知识的载体、交汇与转载
现代服务企业e就绪对电子商务能力的影响：基于企业资源观的实证研究
基于ELM的网上用户初始信任影响因素研究
市场、层级与联合：信息技术对经济组织影响的重新评估
领域综述
中国信息系统的国际研究分析及对比
国内外信息系统外包理论研究综述
专家通讯：新兴电子商务专题
从NsFC资助项目看我国电子商务的基础研究
电子商务——一现状和展望
新兴电子商务中的安全问题
中国电子商务的发展及重要研究课题
电子商务大规模发展与运营的特征和趋势
“移动营销”促进传统服务业实现跨越式发展
学术动态
院校介绍
书摘插图
一种求解多模式资源受限项目调度问题的蚁群算法
彭武良
（沈阳理工大学经济管理学院，沈阳 110168）
摘要多模式资源受限项目调度问题是一种著名的NP完全问题，本文提出了一种求解该问题的蚁群算法。相对于现有算法，该算法采用规则池管理和使用大量优先级规则，提升了算法的通用性和性能。另外，每只蚂蚁被赋予自治能力、学习能力和预判能力。自治能力体现在每只蚂蚁具有单独的线程，学习能力体现在蚂蚁可以动态选择更好的优先级规则，预判能力体现在蚂蚁能够通过分支定界的方法排除不可行路径。最后利用PSPLIB标准问题对算法进行了大量的仿真测试，取得了令人满意的结果。
关键词 多模式资源受限项目调度问题，计划与调度，蚁群算法
中图分类号TP91
1 引言
多模式资源受限项目调度问题是一种著名的NP完全问题，在强资源约束下，当问题规模超过20时，现有的精确算法已经无能为力引。对于该类问题，比较可行的办法是通过智能优化算法以较小的计算代价求解问题的次优解。蚁群算法是一种群智能优化算法，近年来在求解项目调度等组合优化问题上的应用引起了研究人员的关注。文献提出了一种基于多代理的蚁群算法求解单模式资源受限项目调度问题(Single-mode Resource—constrained Project Scheduling Problem，SMRCPSP)，使用了13种优先级规则。文献在采用蚁群算法求解SMRCPSP时，采用活动——活动模式定义解构造模型，结合使用直接评估(direct evaluation)和累加评估(slammation evaluation)的方式确定蚂蚁个体的转移方向。文献使用了LsT和wRuP两个启发式规则，解构造图采用活动——位置模式，并在蚂蚁位置转移时平衡了先验知识和新路径探索之间的关系。文献设计了一种基于遗传算法和蚁群算法的元启发式算法，该算法首先采用遗传算法搜索较好解初始化信息素矩阵，然后用蚁群算法再次寻优。
……
