68、交互式遗传算法在可定制C2C框架客户设计中的实践应用

交互式遗传算法在可定制C2C框架客户设计中的实践应用

1. 客户设计与C2C框架

在传统的电商模式中，往往存在一些隐含假设，比如制造商充分了解客户需求、买家清楚自己的偏好以及商场或网店的商品能满足所有买家需求。但实际情况是，传统商场的顾客常常花费大量时间寻找心仪商品，却很难真正满足需求。

为解决这一问题，提出了可定制的C2C电子商务框架。该框架下，产品P由n个属性组成（P = (a1, a2, …, an)），若属性ai有li个属性级别，那么产品空间大小S等于l1 x l2 … x ln，买家可以在这个空间内设计理想产品的轮廓。

这个框架包含以下几个部分：
- 众多个体买家，包括专业设计师。
- 一个中介（如e - Bay）或市场提供者，负责提供客户设计工具包、产品列表子系统和谈判子系统。客户设计工具包让买家能自行设计多种产品；产品列表子系统收集并整理买家设计的产品，并在网页上公布；谈判子系统为潜在卖家提供与买家沟通的渠道，用于宣传设计产品、协商价格和交货日期。
- 众多个体卖家和一些家庭制造商。

设计工具包中包含高效的交互式遗传算法（IGA），预计在全球范围内至少有一个卖家有能力满足特定需求。在框架初期，大部分需求可能靠人工满足，后期则借助计算机辅助制造系统等。

2. 交互式遗传算法的适应度分配

遗传算法（GA）在每一代都需要对每个染色体进行适应度测量以引导进化，因此要精心设计合适的适应度函数来生成适应度。当难以设计适应度函数时，可应用交互式遗传算法（IGA），此时用户充当适应度函数，为染色体分配适应度。

传统的适应度分配策略是让用户为种群中的每个染色体分配适应度，