【摘要】：本文主要從模型的改進(jìn)與算法求解兩方面對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行研究,主要研究內(nèi)容如下:(1)分析了供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建立了單商品流下、確定需求的三層供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)模型,分別給出了制造商、零售商以及需求市場滿足的最優(yōu)化條件,進(jìn)而得到整個(gè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)在均衡狀態(tài)下需要滿足的變分不等式.考慮到修正投影法嚴(yán)重依賴于Lipschitz常數(shù)、迭代步長、兩次投影計(jì)算困難等缺點(diǎn),用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解,通過四個(gè)算例,將結(jié)果、收斂速度、求解精度與蜂群算法、標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法、以及同步改變學(xué)習(xí)因子的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行比較與分析,驗(yàn)證了改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在解決供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)均衡問題中的有效性與優(yōu)越性.(2)考慮到在實(shí)際的生產(chǎn)需要中企業(yè)往往面對(duì)的是消費(fèi)者需求隨機(jī)、企業(yè)與企業(yè)間承諾交貨時(shí)間,以及市場中商品多元化的因素,建立了隨機(jī)需求下,制造商承諾交貨時(shí)間的多商品流供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)模型,分別對(duì)制造商、零售商以及需求市場的相互決策條件進(jìn)行了分析,從而得到該模型在均衡時(shí)滿足的變分不等式.給出兩個(gè)算例,通過改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行計(jì)算,并且將收斂速度,精度與其余三種算法進(jìn)行對(duì)比分析,并且結(jié)果中驗(yàn)證了模型的合理性.
【學(xué)位授予單位】：成都信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F274;TP18
【圖文】：

成都信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文的變分不等式，利用變分不等式與非線性互補(bǔ)問題的關(guān)系，將均衡狀態(tài)下的變分不等式轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題，給出算例用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解并與其余方法進(jìn)行對(duì)比.第五章我們對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)，分析模型與算法優(yōu)點(diǎn)與局限性，指出了進(jìn)一步的研究方向.本文的研究思路如下圖所示：

成都信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文子自身從定義到當(dāng)前迭代所搜索到的最好位置 pbest，另一個(gè)子從定義到當(dāng)前迭代搜索到的最優(yōu)位置 gbest. 如圖 2-1 所示optimum 處，在第k 次迭代時(shí)第i個(gè)粒子有自身的速度kv1，pbes中個(gè)體極值中的最優(yōu)位置，它將賦予該粒子一個(gè)向其移動(dòng)的是全部粒子個(gè)體極值中的最優(yōu)位置，它也賦予該粒子一個(gè)向其k 次迭代時(shí)，在速度kv1、kv2、kv3同時(shí)的影響下，該粒子將會(huì)動(dòng)，在第 k 1次迭代時(shí)，粒子仍然按照這種運(yùn)動(dòng)模式前進(jìn). 總周而復(fù)始的迭代更新，最終使得所有粒子都朝著最優(yōu)目標(biāo)快速度為零，或者所有的目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)度值都相等，最終找

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本文編號(hào)：2737471