Resumen

Con la llegada de la era de los macrodatos (BD), el nivel de vida y el estilo de vida de las personas han cambiado enormemente, y los requisitos de las personas en cuanto al nivel de servicio de la industria de servicios son cada vez mayores. Las necesidades personalizadas de los clientes y la personalización privada se han convertido en los temas candentes de la investigación actual. La industria de servicios es la empresa central de la industria de servicios. La optimización de la red de suministro de la industria de servicios y la asignación razonable de las tareas son el foco de la investigación en el país y en el extranjero. Con el trasfondo de la BD, este artículo toma la optimización de la red de suministro de la industria de servicios como objeto de investigación y estudia la optimización de la asignación de tareas de la red de suministro de la industria de servicios basándose en el análisis de la demanda personalizada de los clientes y el comportamiento de los usuarios. Este trabajo optimiza la red de suministro de la industria de servicios basándose en el algoritmo genético (AG), diseña el operador genético, evita eficazmente la prematuridad del algoritmo y mejora la eficiencia operativa del algoritmo. Los resultados experimentales muestran que cuando m = 8 y n = 40, el tiempo medio de ejecución del AG mejorado es de 54,1 s. El tiempo de ejecución de optimización de red del algoritmo utilizado en este trabajo es muy rápido, y la estabilidad también es mayor.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:red de suministro de la industria de servicios, industria de servicios, algoritmo, artículo, tiempo medio de ejecución, red de la cadena de suministro, optimización de la asignación de tareas, BD, GA, clientes
• Keywords:service industry supply network, service industry, algorithm, paper, average running time, supply chain network, task allocation optimization, BD, GA, customers