改进蝙蝠算法在云制造供应链中的应用

发布时间：2018-05-20 21:16

  本文选题：云制造 + 供应链　； 参考：《数学理论与应用》2015年02期

【摘要】：云制造环境下的供应链是新型的供应链,如何选择云制造平台中供应链节点的企业是需要解决的问题之一.针对使节点批次任务总完成时间最小的调度问题,由于蝙蝠算法容易陷入局部最优解,本文使用ROV编码对蝙蝠算法进行了重新编码和解码,并且对其进行了混沌序列初始化和自适应变步长的运算步长改进,提高了原蝙蝠算法的收敛速度和最优解的精度.通过仿真实验,结果表明改进的蝙蝠算法(IBA)较原蝙蝠算法(BA)具有更快的收敛速度、更好的稳定性,有效避免了原蝙蝠算法容易陷入局部最优解的状况,可较好地满足云制造环境下新型供应链动态性、复杂性的要求.
[Abstract]:The supply chain in the cloud manufacturing environment is a new type of supply chain. How to select the enterprise of the supply chain node in the cloud manufacturing platform is one of the problems to be solved. To solve the scheduling problem of minimizing the total completion time of node batch tasks, the bat algorithm is easily trapped in the local optimal solution. In this paper, the bat algorithm is recoded and decoded by ROV coding. The chaotic sequence initialization and adaptive variable step size are improved to improve the convergence speed and the precision of the optimal solution of the original bat algorithm. The simulation results show that the improved bat algorithm IBA has faster convergence speed and better stability than the original bat algorithm, and effectively avoids the situation that the original bat algorithm is prone to fall into the local optimal solution. It can meet the demand of dynamic and complexity of new supply chain in cloud manufacturing environment.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【分类号】：F274;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1916264