本文選題：運作計劃 + 影響度�。� 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2011年03期

【摘要】：管理者通常需要確定系統(tǒng)參數(shù)及決策變量,以達成預(yù)期目標(biāo)。但優(yōu)化參數(shù)較多時,往往導(dǎo)致求解精度較低,甚至無法求解。為提高優(yōu)化效果,在定義影響度的基礎(chǔ)上提出了影響優(yōu)化分析方法。依據(jù)影響度結(jié)果,從眾多系統(tǒng)參數(shù)中選取那些對系統(tǒng)目標(biāo)影響較大的參數(shù)。將原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問題,引入遺傳算法優(yōu)化控制序列和所選參數(shù)。以庫存系統(tǒng)為例進行數(shù)值仿真計算,得到了不同預(yù)期、需求條件下的訂單處理時間和訂貨規(guī)律。該方法有效減少了優(yōu)化變量個數(shù),可更準(zhǔn)確地為管理者制定運作計劃提供依據(jù)。
[Abstract]:Managers usually need to determine system parameters and decision variables to achieve the desired goals.But when the optimization parameters are more, the accuracy of the solution is low or even can not be solved.In order to improve the optimization effect, the influence optimization analysis method is proposed based on the definition of impact degree.According to the result of influence degree, the parameters which have great influence on the target of the system are selected from many system parameters.The original optimization problem is transformed into a nonlinear programming problem, and genetic algorithm is introduced to optimize the control sequence and the selected parameters.Taking the inventory system as an example, the numerical simulation results show that the order processing time and ordering law under different expectation and demand conditions are obtained.This method can effectively reduce the number of optimization variables and provide more accurate basis for managers to make operational plans.
【作者單位】： 清華大學(xué)自動化系;
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2009BAH48B03)
【分類號】：C93

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1731190