基于蚁群算法的电子商务购物路径仿真研究

发布时间：2017-05-19 19:24

  本文关键词：基于蚁群算法的电子商务购物路径仿真研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电子商务中,消费者网站购物行为是当前的研究热点。目前,网站购物行为的主要研究方法主要为基于统计的方法和基于仿真的方法。基于统计的方法的问题在于:无法深入分析用户购物的整体行为过程;基于仿真方法虽然克服了统计方法的问题,但无法呈现用户购物过程中的消费者相互之间的影响和主观因素与客观因素的交叉影响。蚁群算法是一种模拟自然界真实蚁群的群体智能行为的仿生优化算法,蚁群算法的一些特性与消费者电子商务购物行为有着很好的契合点——信息素:(1)通过代表消费者的蚂蚁留下的信息素呈现消费者之间的相互影响;(2)信息素的浓度集成用户购物的主观和客观因素的影响。另外,蚁群算法的分布性,自组织性和正反馈等特性为研究电子商务购物行为的研究提供了重要的研究方法。针对当前电子商务用户行为仿真当中存在的两个问题:(1)消费者相互影响没有呈现;(2)主观因素和客户因素的交叉影响表现不足,本研究以蚁群算法的信息素来呈现消费者之间相互影响和主客观因素的影响,并架构仿真系统的整体研究框架。论文在第二章对蚁群算法、电子商务消费行为和电子商务智能体仿真的当前研究进展进行了描述和总结;在第三章提出了基于蚁群算法的电子商务智能体仿真框架;在第四章,针对电子商务网站引流和关联营销问题,对电子商务仿真结果进行了分析;最后,在第五章提出了电子商务网站运营建议并总结了当前研究的不足。
【关键词】：蚁群算法 电子商务 消费行为 Net Logo 多主体仿真
【学位授予单位】：五邑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F724.6;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 选题目的与意义9-10
• 1.2 论文框架结构10-11
• 1.3 研究方法11-12
• 1.4 研究的重点，难点及可能的创新和不足12-14
• 第二章 研究综述14-24
• 2.1 蚁群算法14-18
• 2.1.1 蚁群算法原理14-15
• 2.1.2 蚁群算法的主要特点15-16
• 2.1.3 蚁群算法的主要应用16-18
• 2.2 电子商务购物行为分析18-19
• 2.3 电子商务仿真研究19-22
• 2.3.1 电子商务仿真19-22
• 2.3.2 Net Logo22
• 2.4 本章小结22-24
• 第三章 基于蚁群算法的电子商务购物路径仿真研究24-36
• 3.1 基于蚁群算法的电子商务购物模型构想24-25
• 3.2 基于蚁群算法的电子商务购物影响因素模型25-27
• 3.3 基于蚁群算法的电子商务购物路径仿真设计与实现27-36
• 3.3.1 基于蚁群算法的转移概率数学模型27-28
• 3.3.2 信息素更新规则模型28-29
• 3.3.3 基于蚁群算法的群体消费者购物模式的仿真算法29-36
• 第四章 实验参数设置及结果分析36-44
• 4.1 仿真实验参数36
• 4.2 参数设置36-37
• 4.3 实验结果37-39
• 4.4 实验结果分析39-41
• 4.5 运营环境控制41-42
• 4.6 关联营销商品对应规则42-44
• 结论、后续的研究方向及建议44-46
• 结论44
• 后续的研究方向44-45
• 建议45-46
• 参考文献46-49
• 攻读硕士学位期间公开发表的论文49-50
• 致谢50-51
• 附录 NETLOGO平台仿真实验源代码51-62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 邵兵家,刘小红;论企业电子商务与生态位[J];重庆大学学报(社会科学版);2004年01期

2 夏亚梅;程渤;陈俊亮;孟祥武;刘栋;;基于改进蚁群算法的服务组合优化[J];计算机学报;2012年02期

3 郭功星;;消费者网购决策的影响因素分析——基于电热水壶网络销售信息的实证研究[J];消费经济;2013年04期

4 李建斌;周玮;陈峰;;B2C电子商务仓库拣货路径优化策略应用研究[J];运筹与管理;2014年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 周玉妮;基于蚁群算法的移动商务个性化推荐体系研究[D];南京邮电大学;2012年

  本文关键词：基于蚁群算法的电子商务购物路径仿真研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：379628