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1、供應(yīng)鏈批量問題在管理庫存和節(jié)約成本方面做出了出色的貢獻(xiàn)。由于需求等大量的影響因素受市場(chǎng)環(huán)境等條件影響波動(dòng)較大,會(huì)出現(xiàn)各種難以預(yù)料的變化,通常會(huì)導(dǎo)致不能夠得到準(zhǔn)確的預(yù)期效果,因此基于模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的聯(lián)合補(bǔ)充問題就因此產(chǎn)生。模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的聯(lián)合補(bǔ)充模型中,需求被作為模糊變量來處理,使得整個(gè)問題模型可以簡(jiǎn)化為一個(gè)相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,然后問題的核心轉(zhuǎn)換為對(duì)該模型的求解。而對(duì)于求解模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的聯(lián)合補(bǔ)充模型的算法將會(huì)對(duì)模型問題的處理效果產(chǎn)生直
2、接的影響,進(jìn)而會(huì)影響實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值。
首先,針對(duì)多供應(yīng)商的條件下,討論需求是模糊參數(shù)的模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的聯(lián)合補(bǔ)充問題模型,以最小化庫存總成本作為目標(biāo)函數(shù)。通過對(duì)問題模型的分析、推導(dǎo),然后,為了方便求解,需要將模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的聯(lián)合補(bǔ)充問題模型進(jìn)行等價(jià)的清晰模型轉(zhuǎn)化。
其次,根據(jù)模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的聯(lián)合補(bǔ)充模型對(duì)變量的模糊性,對(duì)模型條件約束性的特點(diǎn),比較后選擇遺傳算法和粒子群算法作為算法研究對(duì)象。采用遺傳算法需要對(duì)決策
3、變量進(jìn)行染色體編碼,機(jī)會(huì)約束條件與適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行設(shè)置,然后對(duì)染色體進(jìn)行交叉,變異和選擇操作,最后得出最優(yōu)的一組染色體作為最優(yōu)解。同樣條件下,用粒子群算法解出相應(yīng)測(cè)試結(jié)果,需要定義解空間,設(shè)置機(jī)會(huì)約束條件和適應(yīng)度函數(shù),然后對(duì)粒子速度進(jìn)行涉及自身和社會(huì)學(xué)習(xí)的更新,最后得到最優(yōu)的一組粒子作為最優(yōu)解。把通過粒子群算法求解得到的結(jié)論同遺傳算法求解得到的結(jié)論進(jìn)行比較分析,然后對(duì)兩種不同算法的優(yōu)化結(jié)果和運(yùn)算性能進(jìn)行比較分析,評(píng)價(jià)遺傳算法與粒子群算法對(duì)
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