發(fā)布時間：2018-12-17 11:14

【摘要】：針對多產(chǎn)品的供應商訂購量分配問題,提出一種結合罰函數(shù)的優(yōu)化算法。為減小由供應中斷帶來的損失,考慮供應鏈可靠性,構建以采購商期望利潤最大化為目標的多約束規(guī)劃模型。在處理模型中的多約束條件時,借助罰函數(shù)法將多約束優(yōu)化問題轉變?yōu)闊o約束優(yōu)化問題。模型求解時,為擴大粒子的尋優(yōu)空間并保持粒子的多樣性,將混合蛙跳算法(SFLA)的分組思想與粒子群優(yōu)化算法(PSO)的快速收斂性結合,提出基于蛙跳粒子群的優(yōu)化算法。算例實驗結果表明,與獨立粒子群算法的求解結果相比,該算法在尋優(yōu)速度和精度方面均具有更好的性能。
[Abstract]:An optimization algorithm combining penalty function is proposed to solve the problem of ordering quantity allocation for multi-product suppliers. In order to reduce the loss caused by supply interruption, considering the reliability of supply chain, a multi-constraint programming model with the goal of maximizing the expected profit of the purchaser is constructed. In dealing with the multi-constraint conditions in the model, the penalty function method is used to transform the multi-constraint optimization problem into an unconstrained optimization problem. In order to enlarge the optimization space of particles and keep the diversity of particles, the paper combines the grouping idea of hybrid breaststroke algorithm (SFLA) with the fast convergence of particle swarm optimization (PSO) algorithm, and proposes an optimization algorithm based on leapfrog particle swarm optimization. The experimental results show that the algorithm has better performance in the speed and precision of optimization than that of the independent particle swarm optimization algorithm.
【作者單位】： 上海海事大學經(jīng)濟管理學院;
【基金】：上海市基礎研究重點項目(15590501800)
【分類號】：F274;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2384116