版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息化時(shí)代的到來(lái),公司、企業(yè)越來(lái)越認(rèn)可庫(kù)存管理的重要性。目前對(duì)庫(kù)存管理優(yōu)化的研究主要集中在對(duì)成本這一單目標(biāo)的優(yōu)化。這種研究方法雖然降低了企業(yè)的庫(kù)存成本,但忽略了其它因素,已經(jīng)不能滿(mǎn)足現(xiàn)代企業(yè)的要求。
因此,本文在綜合考慮利潤(rùn)和成本兩目標(biāo)的基礎(chǔ)上,建立了基于企業(yè)庫(kù)存管理的多目標(biāo)優(yōu)化模型。該模型從實(shí)際庫(kù)存貨物管理的方式確定優(yōu)化決策分量,通過(guò)數(shù)學(xué)的方法確定利潤(rùn)函數(shù),從而建立了庫(kù)存多目標(biāo)模型。
并行選擇遺傳算法是
2、一種求解多目標(biāo)問(wèn)題的算法,該算法具有較高的執(zhí)行效率,較小的計(jì)算復(fù)雜度,較強(qiáng)的穩(wěn)定性等特點(diǎn)。但是在實(shí)際的算法應(yīng)用中需要將交叉和變異概率首先固定下來(lái)。對(duì)于一個(gè)確定問(wèn)題在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下很難找到一個(gè)合適的交叉和變異概率。針對(duì)于此,本文在并行選擇遺傳算法的基礎(chǔ)上引入了自適應(yīng)調(diào)整交叉和變異概率的方法。這種方法是根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值與當(dāng)代種群的平均適應(yīng)度函數(shù)值的比較結(jié)果來(lái)確定交叉和變異概率。在該方法中,當(dāng)個(gè)體適應(yīng)度值大于等于平均適應(yīng)度值時(shí)采用較小
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 面向水肥耦合效應(yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題研究.pdf
- 面向多目標(biāo)優(yōu)化的群智能算法研究.pdf
- 多目標(biāo)投資組合問(wèn)題優(yōu)化模型與多目標(biāo)策略研究.pdf
- 多目標(biāo)優(yōu)化的若干問(wèn)題研究.pdf
- 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題及其算法的研究
- 面向多目標(biāo)遺傳優(yōu)化的AUV概念設(shè)計(jì).pdf
- 一種面向約束優(yōu)化問(wèn)題的多目標(biāo)混合進(jìn)化算法的研究.pdf
- 多目標(biāo)最優(yōu)化的若干問(wèn)題.pdf
- 雙層多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化算法.pdf
- 解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化算法.pdf
- 隨機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化的若干問(wèn)題研究.pdf
- 多目標(biāo)采購(gòu)量分配優(yōu)化問(wèn)題的研究.pdf
- 工程項(xiàng)目多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題研究.pdf
- 解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的粒子群算法研究.pdf
- 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題自適應(yīng)求解框架的研究.pdf
- 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的改進(jìn)蟻群算法研究.pdf
- 基于微粒群算法的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題研究.pdf
- 解決單目標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的進(jìn)化算法.pdf
- 面向數(shù)據(jù)災(zāi)難恢復(fù)的副本管理多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 進(jìn)化算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論