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面向聚類(lèi)與供應(yīng)鏈的人工蜂群多目標(biāo)優(yōu)化研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-02 19:42
【摘要】:供應(yīng)鏈管理作為企業(yè)的左膀右臂,對(duì)企業(yè)能否健康發(fā)展起著重要作用,是給企業(yè)帶來(lái)巨大收益的競(jìng)爭(zhēng)利器,備受企業(yè)決策者的關(guān)注。然而,隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的迅猛發(fā)展,越來(lái)越多的制造企業(yè)在采購(gòu)原材料時(shí)不再受制于地域的限制。全世界滿足要求的供應(yīng)者蜂擁而來(lái),供應(yīng)商數(shù)量急劇增加,企業(yè)決策者如何正確、迅速地從中選取到滿足自身利益要求、穩(wěn)定、高質(zhì)量的供應(yīng)商變得非常的困難。智能優(yōu)化算法能夠從大量的原始數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的有價(jià)值的信息,快速求解復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜的特征決定了應(yīng)用智能優(yōu)化算法對(duì)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的管理和決策上具有較強(qiáng)的可行性和現(xiàn)實(shí)性。本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)今供應(yīng)鏈中各供應(yīng)商數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的分析,利用智能優(yōu)化算法和聚類(lèi)方法,針對(duì)不同問(wèn)題提出改進(jìn)的算法,并對(duì)一家推土機(jī)制造企業(yè)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化和決策,主要內(nèi)容如下:(1)針對(duì)密度峰值聚類(lèi)算法對(duì)截?cái)嗑嚯x參數(shù)依賴(lài)性過(guò)強(qiáng),數(shù)據(jù)點(diǎn)之間聚類(lèi)結(jié)果過(guò)度影響所導(dǎo)致的類(lèi)簇間數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類(lèi)結(jié)果的不確定性和缺乏客觀性的問(wèn)題,提出基于人工蜂群的密度峰值聚類(lèi)算法。并將其應(yīng)用到民營(yíng)上市公司的聚類(lèi)分析中。(2)針對(duì)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大、求解速度較慢等問(wèn)題,提出基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和樸素貝葉斯分類(lèi)的人工蜂群算法。使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,降低供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度;引入樸素貝葉斯分類(lèi),大幅度地加快了算法的尋優(yōu)速度。并將其應(yīng)用于供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化決策中。(3)針對(duì)人工蜂群算法尋優(yōu)的解空間有限,尋優(yōu)速度較慢的問(wèn)題,提出基于模擬退火和梯度下降的人工蜂群算法。改變?cè)挤淙核惴ㄖ袀刹旆潆S機(jī)游走的方式,擴(kuò)大算法的搜索解集,加快算法的收斂速度。樸素貝葉斯概率的引用提高原始蜂群算法的啟發(fā)性,加快算法的求解速度。并將改進(jìn)的人工蜂群算法應(yīng)用到供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)管理決策中。本文針對(duì)智能優(yōu)化算法中的人工蜂群算法存在的問(wèn)題,結(jié)合密度峰值聚類(lèi)算法、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯分類(lèi)、模擬退火算法和梯度下降算法進(jìn)行修改。結(jié)果表明,本文所提出的方法能夠較為有效的對(duì)供應(yīng)商篩選,為企業(yè)決策者尋求更有效的供應(yīng)鏈優(yōu)化方案。
【圖文】:

聚類(lèi),數(shù)據(jù)集,取值,不合理


(a) =0.7288 (b) =1.4196圖 3.1 不同 取值下 R15 數(shù)據(jù)集使用 DPC 算法的聚類(lèi)結(jié)果如圖 3.1 所示,(a)圖是 取值為 0.7288 的聚類(lèi)結(jié)果,聚類(lèi)結(jié)果接近正確類(lèi)結(jié)果,但仍舊存在類(lèi)簇間數(shù)據(jù)點(diǎn)的分類(lèi)不合理現(xiàn)象。(b)圖是 取值為 1.41

聚類(lèi),算法,不合理,數(shù)據(jù)點(diǎn)


圖 3.2 使用 DPC 算法對(duì)隨機(jī)點(diǎn)的聚類(lèi)結(jié)果可以清晰看到,兩個(gè)聚類(lèi)中間的部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)聚類(lèi)結(jié)點(diǎn)的不合理聚類(lèi)也正是因?yàn)橹皵?shù)據(jù)點(diǎn)的不合理聚 BeeDPC 算法在聚類(lèi)原則上借鑒三角穩(wěn)定原理的思
【學(xué)位授予單位】:吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類(lèi)號(hào)】:TP18;F274

【參考文獻(xiàn)】

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2 朱丹丹;孫俊清;李慧嫻;;復(fù)雜供應(yīng)鏈多級(jí)庫(kù)存系統(tǒng)的控制與協(xié)調(diào)仿真優(yōu)化[J];天津理工大學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期

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4 霍葉青;何躍;;基于K-均值聚類(lèi)的卷煙市場(chǎng)研究[J];中國(guó)商貿(mào);2010年04期

5 邵舉平;董紹華;馬天云;;多級(jí)供應(yīng)鏈物流計(jì)劃模型及優(yōu)化算法研究[J];物流技術(shù);2008年12期

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7 李一峰,武紅江;基于代理和遺傳算法的供應(yīng)鏈優(yōu)化模擬[J];工業(yè)工程與管理;2003年04期

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本文編號(hào):2612361

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