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论文编号 201509-177
论文题目 基于遗传算法的供应链多级库存优化控制
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

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基于遗传算法的供应链多级库存优化控制

首发时间:2015-09-18

校梦琪 1   

校梦琪(1990-),女,硕士研究生,主要研究方向为现代控制理论及其在自动化物流系统中的应用

周晓光 1   

周晓光(1957-),男,教授,主要研究方向:物流工程

  • 1、北京邮电大学自动化学院,北京 100876

摘要:在现代化物流业发展中,库存管理依然很重要。区别于主要致力于研究经济批量订货的模型,随着科技的发展,库存问题可以依托于新型智能控制范畴,如退火算法、遗传算法、学习控制、模糊控制等。本文采用具有在全域范围内寻找最优解能力的遗传算法来研究库存的最小成本。和传统的遗传算法不同,本文对遗传算法进行了调整与改进,采用基于随机交叉概论的多点交叉操作,从而使得个体两两交叉不重复。终止条件为两个个体满足交叉概论,之后基因将无法进行交叉操作。这种调整可以使搜索适应度高的后代的能力加强。在变异操作中逐贷减少变异率。为避免早熟现象,本文遗传算法加强了全局搜索,并且在选择最佳参数组合的过程中引入TOPSIS的多准则评估办法,该法可用于在多不确定因素的影响下,选择最优的组合。此外,考虑缺货惩罚,最大限度完善库存控制算法。

关键词: 关键词1 控制科学与工程2 供应链3 遗传算法 4 TOPSIS多准则评估

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Supply Chain Multistage Inventory Optimal Control Based on Genetic Algorithms

Xiao Mengqi 1   

校梦琪(1990-),女,硕士研究生,主要研究方向为现代控制理论及其在自动化物流系统中的应用

Zhou Xiaoguang 1   

周晓光(1957-),男,教授,主要研究方向:物流工程

  • 1、Automation School, Beijing University of Posts and Telecommunications

Abstract:In the development of modern logistics industry,inventory management is still very important. Different from the model which is focus on studying economic quantities,with the development of science and technology,the stock issue can rely on new Intelligent Control Category,for example,Annealing Algorithm,Genetic Algorithms,Learning Control,Fuzzy Control.In this paper,we use the Genetic Algorithms which has the ability to find the optimal solution within the scope of the whole region to study the minimum cost of inventories.Different from traditional genetic algorithms,we adjust and improve the genetic algorithms in this paper,using multi-point crossover operation based on a randomized crossover Introduction,to make Individual is twenty-two cross and does not repeat.Termination conditions is the two individuals meeting cross Introduction,then the gene will not be cross-operating.This adjustment can strengthen the capacity of the posterity with high search fitness and generationally reduce the mutation rate in mutation operation.In order to avoid premature, the genetic algorithm in this paper has strengthened the global search,and introduct the TOPSIS multi-criteria assessment methods in the process of selecting the best combination of parameters.The TOPSIS multi-criteria assessment methods can use for selecting the optimal combination under the influence of multiple uncertainties.In addition,considering the shortage of punishment ,improve inventory control algorithm to maximize.?????

Keywords: Control science and Engineering Supply chain costs Genetic Algorithm;TOPSIS Multi-Criteria Evaluation

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校梦琪,周晓光. 基于遗传算法的供应链多级库存优化控制[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2015-09-18]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201509-177.

No.4654059109110914****

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