求解农产品供应链网络设计问题的混合粒子群算法

发布时间：2019-07-01 13:18

【摘要】：为求解以混合整数规划(MIP)模型表征的农产品供应链网络(Agri-food Supply Chain Network,ASCN)优化设计问题,提出了基于混合粒子群算法(Particle Swarm Algorithm,PSA)的优化方法。分别将单邻域搜索和简化变邻域搜索作为局部搜索技术嵌入PSA中构建了两种混合PSAs。由混合PSA搜索MIP中二元决策变量,随后由LINGO求解MIP导出的线性规划问题并获取解。以陕西苹果产业集群的ASCN设计及其修改案例为例,验证了基于混合PSA优化方法的有效性。案例计算结果对比表明,增加局部搜索可显著增强PSA全局寻优能力,且简化变邻域搜索在改善PSA全局搜索能力上优于单邻域搜索。
[Abstract]:In order to solve the optimization design problem of agricultural supply chain network (Agri-food Supply Chain Network,ASCN) represented by mixed integer programming (MIP) model, an optimization method based on hybrid particle swarm optimization (Particle Swarm Algorithm,PSA) is proposed. Two hybrid PSAs. are constructed by embedding single neighborhood search and simplified variable neighborhood search as local search techniques into PSA. The binary decision variables in MIP are searched by hybrid PSA, and then the linear programming problem derived from MIP is solved by LINGO and the solution is obtained. Taking the ASCN design and modification of Shaanxi apple industrial cluster as an example, the effectiveness of the hybrid PSA optimization method is verified. The comparison of the case results shows that increasing the local search can significantly enhance the global optimization ability of PSA, and simplifying the variable neighborhood search is superior to the single neighborhood search in improving the global search ability of PSA.
【作者单位】： 南京财经大学粮食安全与战略研究中心;东南大学机械工程学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(11YJC790297,09YJC901) 江苏省哲学社会科学基金资助项目(11EYD033)
【分类号】：F324

【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：2508511