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精英改进粒子群算法在入库堆垛问题中的应用
1
作者
张琦琪
张涛
刘鹏
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第7期1311-1317,共7页
针对钢铁企业生产与物流一体化协同管理中入库堆垛问题,基于出库次序A型约束、垛位选择分散性约束等,建立了以均衡库存垛位负载和最大化板坯综合匹配度为目标的联合优化模型。结合问题的特点,基于PSO算法,利用收敛指数判断种群进化状态...
针对钢铁企业生产与物流一体化协同管理中入库堆垛问题,基于出库次序A型约束、垛位选择分散性约束等,建立了以均衡库存垛位负载和最大化板坯综合匹配度为目标的联合优化模型。结合问题的特点,基于PSO算法,利用收敛指数判断种群进化状态,并对处于"收敛"状态的种群执行精英学习策略,提高粒子的活性,帮助种群跃出局部最优。最后通过实例仿真说明了模型与算法的有效性和可行性。
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关键词
入库堆垛问题
粒子群优化
精英学习策略
分散性约束
收敛指数
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职称材料
题名
精英改进粒子群算法在入库堆垛问题中的应用
1
作者
张琦琪
张涛
刘鹏
机构
上海财经大学信息管理与工程学院
上海科学技术职业学院
上海市金融信息技术研究重点实验室(上海财经大学)
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第7期1311-1317,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71171126)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130078110001)
+2 种基金
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
上海市哲学社会科学规划项目(2011BGL015)
上海市金融信息技术研究重点实验室开放课题资助项目
文摘
针对钢铁企业生产与物流一体化协同管理中入库堆垛问题,基于出库次序A型约束、垛位选择分散性约束等,建立了以均衡库存垛位负载和最大化板坯综合匹配度为目标的联合优化模型。结合问题的特点,基于PSO算法,利用收敛指数判断种群进化状态,并对处于"收敛"状态的种群执行精英学习策略,提高粒子的活性,帮助种群跃出局部最优。最后通过实例仿真说明了模型与算法的有效性和可行性。
关键词
入库堆垛问题
粒子群优化
精英学习策略
分散性约束
收敛指数
Keywords
stack selection problem
particle swarm optimization
elitist learning strategy
dispersiveconstraints
exponent of convergence
分类号
C934 [经济管理—管理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
精英改进粒子群算法在入库堆垛问题中的应用
张琦琪
张涛
刘鹏
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015
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