本文關(guān)鍵詞：基于模糊需求的聯(lián)合補(bǔ)充和貨物運(yùn)輸問題研究

  更多相關(guān)文章： 聯(lián)合補(bǔ)充運(yùn)輸問題 模糊機(jī)會約束規(guī)劃 RAND算法 遺傳算法

【摘要】：聯(lián)合補(bǔ)充運(yùn)輸問題(JRD)在生產(chǎn)和庫存控制中一個具有重大意義的問題。在過去的研究中,此類問題的研究大多數(shù)是針對聯(lián)合補(bǔ)充問題的研究,并且主要是基于在約束條件為確定的情況下,然而在實(shí)際的應(yīng)用中,有許多不確定因素的存在,比如說商品的需求會隨著市場的起伏變化而產(chǎn)生相應(yīng)的改變,商品的成本也會隨著諸如人力、物資等現(xiàn)實(shí)狀況的波動而產(chǎn)生變化等。本文將對模糊機(jī)會約束規(guī)劃的JRD問題進(jìn)行研究,將需求變量定義為服從梯形隸屬度函數(shù)的模糊值,將JRD問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型并針對其求解,運(yùn)用不同的算法求解并進(jìn)行對比和分析。首先,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論將JRD問題模型轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)模型,考慮需求為模糊量,并且在一定條件下不滿足約束條件的決策前提下,用梯形模糊數(shù)表示需求,結(jié)合可能性理論中三種不同測度,即可信性測度、可能性測度以及必要性測度,建立基于多種不同物品的模糊聯(lián)合補(bǔ)充運(yùn)輸?shù)臋C(jī)會約束規(guī)劃模型,主要從訂貨成本和庫存成本兩方面考慮,將最小化供應(yīng)鏈總成本作為最終的目標(biāo)函數(shù)。其次,利用遺傳算法和啟發(fā)式RAND算法對聯(lián)合補(bǔ)充運(yùn)輸問題的模糊機(jī)會約束規(guī)劃模型進(jìn)行求解,通過實(shí)例帶入計算求解得到相應(yīng)的數(shù)值結(jié)果,對數(shù)值結(jié)果進(jìn)行對比和分析,同時分析產(chǎn)生這種結(jié)果的內(nèi)在原因,總結(jié)以上兩種算法的優(yōu)點(diǎn)和不足。最后,建立庫存管理系統(tǒng),在該庫存管理系統(tǒng)中采用遺傳算法和啟發(fā)式RAND算法分別進(jìn)行決策,將算法運(yùn)用于解決實(shí)際應(yīng)用問題,從而驗(yàn)證對于以上兩種算法研究的正確性,以及對于模糊機(jī)會約束規(guī)劃的聯(lián)合補(bǔ)充和貨物運(yùn)輸問題的研究是具有實(shí)際意義和應(yīng)用價值的。
【關(guān)鍵詞】：聯(lián)合補(bǔ)充運(yùn)輸問題 模糊機(jī)會約束規(guī)劃 RAND算法 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F274;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 課題研究背景及意義10-13
• 1.1.1 課題背景10-11
• 1.1.2 課題研究目的和意義11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 聯(lián)合補(bǔ)充運(yùn)輸問題的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 機(jī)會約束規(guī)劃模型應(yīng)用的研究現(xiàn)狀15
• 1.2.3 聯(lián)合補(bǔ)充運(yùn)輸問題算法的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 課題研究內(nèi)容17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 模糊機(jī)會約束規(guī)劃模型及遺傳算法19-29
• 2.1 模糊環(huán)境下的JRD模型19-23
• 2.2 基于三種測度的模糊機(jī)會約束規(guī)劃模型23-25
• 2.3 遺傳算法25-26
• 2.4 算法實(shí)例分析26-28
• 2.4.1 數(shù)值實(shí)例26-27
• 2.4.2 計算結(jié)果與分析27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 模糊機(jī)會約束規(guī)劃模型的RAND算法29-36
• 3.1 RAND算法29-30
• 3.2 用RAND算法求解問題模型30-31
• 3.2.1 模糊機(jī)會約束規(guī)劃模型分析30
• 3.2.2 具體實(shí)現(xiàn)算法的步驟30-31
• 3.3 算法實(shí)例分析31-32
• 3.3.1 數(shù)值實(shí)例31-32
• 3.3.2 計算結(jié)果與分析32
• 3.4 兩種算法的比較分析32-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第4章 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例36-50
• 4.1 應(yīng)用背景36
• 4.2 系統(tǒng)分析36-41
• 4.2.1 系統(tǒng)功能分析36-38
• 4.2.2 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程38-39
• 4.2.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖39-41
• 4.3 系統(tǒng)設(shè)計41-45
• 4.3.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計41-42
• 4.3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計42-45
• 4.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)45-49
• 4.4.1 系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境45-46
• 4.4.2 庫存決策系統(tǒng)46-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 結(jié)論50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56-57
• 致謝57

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 吳杰康;唐力;;基于模糊機(jī)會約束規(guī)劃的水火電力系統(tǒng)多目標(biāo)隨機(jī)調(diào)度模型[J];中國電機(jī)工程學(xué)報;2011年25期

2 趙志剛;常成;;簡化的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法[J];廣西大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年05期

3 包美玲;李成嚴(yán);唐遠(yuǎn)新;;模糊需求的聯(lián)合補(bǔ)充問題研究[J];計算機(jī)應(yīng)用與軟件;2010年09期

4 張會娟;張強(qiáng);;基于模糊機(jī)會約束規(guī)劃的最優(yōu)產(chǎn)量決策[J];運(yùn)籌與管理;2009年06期

5 王少君;王剛;呂民;高國安;;基于機(jī)會約束規(guī)劃的ERP實(shí)施方案優(yōu)化模型[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年09期

6 李成嚴(yán);徐曉飛;戰(zhàn)德臣;;模糊資源約束的聯(lián)合補(bǔ)充問題[J];計算機(jī)集成制造系統(tǒng);2008年01期

，

本文編號：930110