本文選題：追溯　切入點(diǎn)：召回　出處：《江南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對食品供應(yīng)鏈加工環(huán)節(jié)召回優(yōu)化問題,給出4層批次分散模型,包含原料、部件、半成品、成品4個(gè)層次和分解、組合、包裝3個(gè)加工流程。該批次分散模型的求解是一個(gè)NP難度問題。提出一種基于人工蜂群算法的召回優(yōu)化方法,并引入懲罰函數(shù),將約束問題轉(zhuǎn)化成無約束問題。仿真結(jié)果和性能對比表明,該算法收斂較快,運(yùn)算開銷小,可以顯著降低平均召回規(guī)模,適用于食品供應(yīng)鏈加工環(huán)節(jié)的召回優(yōu)化。
[Abstract]:According to the food supply chain process recall optimization problem, given 4 layer batch dispersion model, including raw materials, components, semi-finished products, finished products and 4 levels of decomposition, combination, 3 packaging process. The batch dispersion for the solution of the model is a NP hard problem. This paper proposes a recall optimization method based on artificial bee colony algorithm, and the penalty function, the constrained problem into an unconstrained problem. The simulation results show that the algorithm and performance comparison, fast convergence, small calculation cost, can significantly reduce the average size of the recall, recall the optimization for food supply chain process.

【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2013015—04) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(JUSRP31106)
【分類號(hào)】：F426.82;TP18;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1601851