导读：
媒体平台建设面临复杂的多目标约束下的供应商评价和选择问题。以县级融媒体平台的构建需求为例，采购范围涵盖了硬件设备、耗材以及虚拟产品、软件和云服务等。不同类型的产品或服务在选择供应商时，往往需要从不同的维度综合考虑。本文聚焦县级融媒体平台供应商选择所面临的产品种类多样化及动态采购决策问题，构建供应商指标体系、搭建供应商评价评估参数模型、提出ACO-GA组合评价模型的供应商评价方法帮助提高决策效率和决策质量。
01
基本信息：
融媒体平台多目标约束下供应商选择研究
Research on Supplier Selection under Multi-Objective Constraints of Integrated Media Platforms
作者：
孙一凡, 李军祥*, 李元睿, 陈佳乐：上海理工大学管理学院，上海
关键词:
融媒体平台；多目标约束；供应商选择；遗传算法；蚁群算法
项目基金：
国家自然科学基金(72071130, 71871144)
上海理工大学大学生创新基金(XJ2024137)
原文链接：
https://doi.org/10.12677/orf.2025.152130
02
内容简介：
在汉斯出版社《运筹与模糊学》期刊上，有论文聚焦到融媒体中心建设项目面临复杂的多目标约束下的供应商评价和选择的问题，通过构建供应商指标体系，搭建供应商评价评估参数模型，提出ACO-GA组合评价模型的供应商评价方法，并进行仿真实验。
研究通过供应市场分析和专家调查法选取融媒体供应商的主要评价指标，涵盖价格、质量、交货时间、维护成本等，为供应商评价提供依据结合层次分析法（AHP）和熵权法两种权重求解方法的优势，确保权重分配既考虑了专家经验，又反映了数据的客观分布。
产品质量评分不通过随机生成，而是依据质量评分表，基于客观量化的标准进行打分。如表1。
将蚁群算法（ACO）和遗传算法（GA）相结合，利用 ACO 模拟蚁群觅食行为进行全局搜索，找到不同供应商组合的最优解，并借助 GA 模拟进化过程优化，弥补 ACO 在多周期环境下可能面临局部最优的问题，同时解决 GA 收敛速度慢的不足，实现多目标的平衡优化。
为了解决这些问题，可以将ACO引入遗传算法。遗传算法的全局搜索能力和对种群多样性的维护可以补充ACO在参数敏感性和早期收敛方面的不足。通过这种混合优化策略，可以加快收敛速度，并减少陷入局部最优的风险。这种方法在大规模供应商选择问题中可能表现出更好的优化效果，从而提供更全面的解决方案。遗传算法的求解过程可以通过图 3 流程图表示。
在联合算法中，蚁群算法在初期承担主要的搜索功能，其作用相比单独使用蚁群算法更为高效。通过引入启发式信息作为探索的主导因素，蚁群算法在初期能够遍历更多的可行解空间。相较于单独的蚁群算法，这种联合策略利用遗传算法提供的初始解与全局信息，有效地减少了盲目搜索的范围，并加快了收敛速度。启发式信息的引导使得蚂蚁能够优先探索高潜力区域，从而提高了解的质量，为后续的迭代提供了良好的基础。与单一算法对比，蚁群算法不收敛，而结合遗传算法可以收敛并且可以得到更优的解。不同算法的适应度对比如图4所示。
同时，在后续迭代过程中，蚁群算法会根据遗传算法更新的解对信息素进行调整，逐渐趋向于更优的可行解。
为了避免算法陷入局部最优，设置了无改进检测机制。如果在连续N次迭代中，ACO和GA的全局最优解均无改进，则更新供应商数据并重新初始化部分参数。新的供应商数据生成后，算法重新进入优化流程，从而适应动态的采购环境。联合算法流程图如图5所示。
结论
03
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