教育部人文社会科学研究基金(11YJC630275)
- 作品数：8 被引量：38H指数：4
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- 模糊订货费用下基于差分进化算法的联合补货模型被引量：4
- 2011年
- 针对不确定环境下有最小订货量约束的产品联合补货问题,用三角模糊数表示固定订货成本和可变订货成本,建立了模糊规划模型,选择能使总成本最小的方案进行补货。在分别采用重心法和符号法对模糊总成本进行去模糊化后,采用改进的差分进化算法对模型进行求解。通过数值实例与遗传算法进行了性能对比,证实了所设计算法的优势;对比分析了20种情况下两种去模糊化方法得到的联合补货总成本,并以成本最小为原则给出了去模糊化方法的选择原则。
- 王林陈晓溪曾宇容
- 关键词：差分进化算法模糊决策
- 一种简单有效的求解TSP的混合差分进化算法被引量：1
- 2012年
- 设计了基于标准差分进化算法(differential evolution,DE)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合差分进化算法(hybrid DE,HDE),同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的求解难题,给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法,并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明,与DE和GA相比,HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显,证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。
- 曾宇容王林顿彩霞
- 关键词：旅行商问题差分进化遗传算法混合智能算法
- 基于DE和PSO的混合智能算法及其在模糊EOQ模型中的应用被引量：6
- 2012年
- 设计了融合差分进化和PSO算法优点的混合智能优化算法DEPSO,通过在粒子迭代过程中,随机选择一定数量的粒子进行差分进化操作,增加粒子的多样性,使陷入局部极小的粒子逃出,以保证DEPSO的全局收敛性能,并采用典型测试函数验证了DEPSO的性能。针对模糊相关机会规划EOQ模型求解难题,设计了基于模糊模拟方法和DEPSO的智能求解算法来计算模糊事件的可信性,从而得到了使库存费用不超过预算水平的可信度最大的最优订货量,算例证实了此求解算法的有效性。
- 曾宇容王林富庆亮
- 关键词：经济订货批量差分进化粒子群优化混合智能算法
- 费用与资源约束双重模糊下的联合采购模型——基于差分进化算法的研究被引量：3
- 2012年
- 针对复杂不确定环境下的联合采购决策难题,用三角模糊数表示不确定的次要订货费用、库存持有费用和资金约束条件,用梯形模糊数表示不确定的存储空间约束,构建了模糊联合采购模型,并采用两种方法对模糊总成本进行去模糊化处理。进而在对差分进化(DE)算法改进并借助典型函数测试性能的基础上,给出了基于改进DE的模糊联合采购模型求解流程,算例证明所设计的DE算法能较好地解决模糊联合采购问题。
- 曾宇容王林冯云涛
- 关键词：三角模糊数梯形模糊数差分进化算法
- 基于混合差分进化算法的联合补货-配送优化模型被引量：15
- 2012年
- 本文综合考虑联合补货与配送决策,研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型,设计了混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution,HDE)对该模型进行求解,同时通过算例与遗传算法、标准的DE算法进行了比较,证实HDE算法高效且稳定;另外,设计了一个先补货再配送的两阶段优化模型,对比优化结果发现采用供应链协同时补货成本较高,配送成本较低,且总成本较低。最后,对相关参数进行了敏感性分析,发现需求率和库存维持成本的变动对总成本的影响远远大过次要订货成本对总成本的影响。
- 王林顿彩霞张金隆
- 关键词：混合差分进化算法
- 基于混合差分进化算法和熵权TOPSIS的多目标(Q,r)库存模型被引量：7
- 2011年
- 讨论随机需求环境下的多目标库存控制问题,构建以成本、缺货率和缺货量3个指标最小化为准则的多目标(Q,r)库存模型.为了求出决策者需要的Pareto前沿,设计了基于遗传和差分进化算法的混合智能算法来产生非支配解,进而利用基于熵权的TOPSIS方法对最优解进行排序,此结果可为管理者提供有益的决策参考.
- 王林顿彩霞杨锐
- 关键词：多目标优化混合差分进化算法熵权TOPSIS
- 基于差分进化算法的运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型研究被引量：7
- 2014年
- 针对采购管理中广泛存在的不确定性,将单位库存成本和可变订货成本视为模糊变量,构建了运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型,此模型属于NP-hard问题,目前缺乏可靠的全局优化求解算法。在选取梯级平均综合表示法对总成本去模糊的基础上,设计了基于自适应混合差分进化算法的求解方法,并通过算例验证了此模糊联合补货模型的有效性和求解算法的全局优化能力。
- 王林瞿慧陈晓溪蒋洁
- 差分进化算法在模糊多资源约束联合补货模型中的应用被引量：4
- 2012年
- 本文用三角模糊数表示不确定的资金约束,用梯形模糊数表示不确定的存储空间约束,构建了模糊规划联合补货模型,目标函数为最小化订货成本、库存持有成本和运输成本,决策变量为基本补充周期和每种产品的补充周期。通过对变异算子与选择操作进行变化,设计了改进的差分进化算法对模型进行求解,并通过实例证实了模型与算法的科学合理性。
- 王林冯云涛富庆亮
- 关键词：差分进化算法三角模糊数梯形模糊数
