自适应权重约束惩罚协商供应链多目标优化

发布时间：2018-03-17 10:05

  本文选题：协商调度　切入点：供应链　出处：《控制工程》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对分销供应链应用中存在的目标优化维度过高,单纯利用多目标优化算法存在精度和计算效率过低的问题,提出自适应权重约束惩罚协商供应链α支配多目标和声优化算法。首先,对供应链的协商调度模型进行研究,构建协商调度的多目标优化模型,并针对此模型维度过高的问题,利用自适应权重方式构建单一协商调度优化模型,然后集成约束构建协商调度多目标补偿模型;其次,对多目标进化算法进行改进,针对pareto解的引导缺失问题,构建α支配的精英渐变选择策略,并结合和声搜索算法建立α支配的多目标和声搜索优化算法;最后,通过在保证制造商调度情况下,能够改善分销商调度效果,所得α支配解集效果良好。
[Abstract]:In order to solve the problem that the dimension of objective optimization is too high in the application of distribution supply chain, there are many problems such as too low precision and low calculation efficiency by using multi-objective optimization algorithm. An adaptive weight constraint penalty negotiation supply chain 伪 dominating multi-objective harmony optimization algorithm is proposed. Firstly, the negotiation scheduling model of the supply chain is studied, and the multi-objective optimization model of negotiation scheduling is constructed, and the dimension of the model is too high. Using adaptive weight method to construct a single negotiation scheduling optimization model, and then integrate constraints to build a multi-objective compensation model for negotiation scheduling. Secondly, the multi-objective evolutionary algorithm is improved to solve the problem of lack of guidance in pareto solution. Constructing the elite gradual selection strategy of 伪 -domination and combining the harmony search algorithm to establish the multi-objective harmonic search optimization algorithm of 伪 -domination. Finally, the distributor scheduling effect can be improved by ensuring the manufacturer's scheduling. The result of 伪 -dominating solution set is good.
【作者单位】： 上海海事大学经济管理学院;
【分类号】：F274;O221.6

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