基于蛙跳粒子群算法的供应商订购量分配

发布时间：2018-12-17 11:14

【摘要】：针对多产品的供应商订购量分配问题,提出一种结合罚函数的优化算法。为减小由供应中断带来的损失,考虑供应链可靠性,构建以采购商期望利润最大化为目标的多约束规划模型。在处理模型中的多约束条件时,借助罚函数法将多约束优化问题转变为无约束优化问题。模型求解时,为扩大粒子的寻优空间并保持粒子的多样性,将混合蛙跳算法(SFLA)的分组思想与粒子群优化算法(PSO)的快速收敛性结合,提出基于蛙跳粒子群的优化算法。算例实验结果表明,与独立粒子群算法的求解结果相比,该算法在寻优速度和精度方面均具有更好的性能。
[Abstract]:An optimization algorithm combining penalty function is proposed to solve the problem of ordering quantity allocation for multi-product suppliers. In order to reduce the loss caused by supply interruption, considering the reliability of supply chain, a multi-constraint programming model with the goal of maximizing the expected profit of the purchaser is constructed. In dealing with the multi-constraint conditions in the model, the penalty function method is used to transform the multi-constraint optimization problem into an unconstrained optimization problem. In order to enlarge the optimization space of particles and keep the diversity of particles, the paper combines the grouping idea of hybrid breaststroke algorithm (SFLA) with the fast convergence of particle swarm optimization (PSO) algorithm, and proposes an optimization algorithm based on leapfrog particle swarm optimization. The experimental results show that the algorithm has better performance in the speed and precision of optimization than that of the independent particle swarm optimization algorithm.
【作者单位】： 上海海事大学经济管理学院;
【基金】：上海市基础研究重点项目(15590501800)
【分类号】：F274;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2384116