【摘要】：農(nóng)產(chǎn)品加工是食品供應(yīng)鏈質(zhì)量控制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。該文針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品加工環(huán)節(jié)的產(chǎn)品召回優(yōu)化問題,給出了批次分散優(yōu)化模型并分析了其算法復(fù)雜度。針對(duì)優(yōu)化模型為NP難度(non-deterministic polynomial hard),難以求解的問題,指出了采用粒子群優(yōu)化進(jìn)行求解的途徑。針對(duì)粒子群優(yōu)化算法在進(jìn)化的初期收斂速度快,易引起早熟;在進(jìn)化后期收斂速度慢,易引起振蕩的問題,提出了一種基于分段門限粒子替換策略的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法。采用相關(guān)算例對(duì)該文提出的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化性能驗(yàn)證,并與類似智能優(yōu)化算法進(jìn)行性能對(duì)比。算例仿真和性能對(duì)比的結(jié)果表明,該算法運(yùn)算開銷約為同類算法的10%,且可以降低潛在的召回規(guī)模約30%,適用于農(nóng)產(chǎn)品加工環(huán)節(jié)的產(chǎn)品召回優(yōu)化。
【圖文】：

姆紙�、组合或般�?比例。在加工流程中，首先將原料按比例分解為部件，然后再將部件按比例組合成半成品，最后將半成品按比例包裝為成品。農(nóng)產(chǎn)品加工批次分散模型如圖1所示。圖1農(nóng)產(chǎn)品加工批次分散模型Fig.1Batchdispersionmodelofagricultureproductsprocessing當(dāng)發(fā)生農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量事故時(shí)，首先根據(jù)發(fā)生質(zhì)量問題的成品批次，從下至上溯源（tracing）到發(fā)生質(zhì)量問題的原料批次，然后根據(jù)所溯源到的發(fā)生質(zhì)量問題的原料批次，從上至下追蹤（tracking）到所有包含該批次的成品批次，并全部召回�；谂蔚霓r(nóng)產(chǎn)品召回如圖2。圖2基于批次的農(nóng)產(chǎn)品召回示意圖Fig.2Agriculturalproductsrecallbasedonbatch以上介紹了農(nóng)產(chǎn)品加工環(huán)節(jié)基于批次的產(chǎn)品追溯及召回原理，下面給出其優(yōu)化模型的形式化描述。首先給出模型4個(gè)層次批次集合的定義。整個(gè)加工流程由P個(gè)批次的原料、Q個(gè)批次的部件、R個(gè)批次的半成品和S個(gè)批次的成品組成，并可以分別分為L(zhǎng)、M、N、K個(gè)種類，給出原料層次RM、部件層次CM、半成品層次SP、成品層次FP的批次集合定義如下1{},pPRMRMRMRMpPI（1）1{},qQCMCMCMCMqQI（2）

Pg=(pg1,…,pgd,…,pgD)。標(biāo)準(zhǔn)PSO算法中，粒子速度和位置進(jìn)化迭代方程為式（22）～（24）。1122()()ididididgdidvwvcrpxcrpx（22）min,didmax,dV≤v≤V（23）idididxxv（24）式中，w為慣性權(quán)重，c1為認(rèn)知系數(shù)，c2為社會(huì)系數(shù)，r1，r2為服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)，Vmax,d，Vmin,d為粒子在d維的最大、最小飛行速度。粒子群中的每個(gè)粒子以一定的速度（滿足速度約束）在解空間中運(yùn)動(dòng)，并向自身歷史最佳位置和鄰域歷史最佳位置聚集，實(shí)現(xiàn)對(duì)候選解的進(jìn)化，粒子移動(dòng)原理圖如圖3。定義f(xi)為粒子Xi的位置適應(yīng)度函數(shù)，對(duì)于最小優(yōu)化問題而言，粒子的適應(yīng)度函數(shù)值越小，，其位置越優(yōu)。給出粒子群迭代過程中的替換規(guī)則如式（25）、（26）。(1)(())((1))()(){1,2}iiiiiptfxtfptptxtiI其他（25）()argmin{(())|1,2,}giptfptiI（26）圖3粒子移動(dòng)原理圖Fig.3ParticlemigrationconceptualinPSO在標(biāo)準(zhǔn)PSO算法中，在每個(gè)迭代周期都要根據(jù)粒子的適應(yīng)度函數(shù)值進(jìn)行最優(yōu)粒子的替換，且替換策略較為簡(jiǎn)單，僅為簡(jiǎn)單的適應(yīng)度函數(shù)值比較�？紤]到粒子群在進(jìn)化的初期，粒子向最優(yōu)解的聚集速度較快，因而宜于采用較大的替換門限，避免引起早熟現(xiàn)象。在粒子群進(jìn)化的后期，由于粒子的收斂速度較慢，且容易進(jìn)入局部最優(yōu)，為了避免頻繁替換導(dǎo)致振蕩，因而宜于采用較小的替換門限[29]�；谝陨嫌懻�，本文提出一種分段門限的粒子替換策略，對(duì)于單個(gè)粒子的替換策略如式（27）。

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10 孫亮;用粒子群與人工免疫算法求解車間作業(yè)調(diào)度問題[D];吉林大學(xué);2006年

本文編號(hào)：2559996