基于优化布谷鸟搜索算法的供应链协同工作服务方法设计

常规的供应链协同工作服务方法多数采用文献计量可视化知识图谱分析原理设计而成,在实际应用过程中,供应链各个工作服务环节之间的协同配合性较差,协同度较低,无法显著提升供应链协同工作服务的质量水平。基于此,文章引入优化布谷鸟搜索算法,开展了基于优化布谷鸟搜索算法的供应链协同工作服务方法的设计研究。实验结果显示:协同工作服务的各个一级指标的协同度得分均达到了98.19分以上,显著提升了协同工作服务的质量水平。

基于优化布谷鸟搜索算法的两阶段应急供应链网络建模与求解

应急供应链在突发事件防控中发挥着至关重要的作用,基于突发事件的特点,文章考虑应急物资供应和需求的不确定性,构建两阶段应急供应链网络鲁棒优化模型,以提升突发事件下应急供应链网络的可靠性和运作效率。首先基于不确定集描述不确定参数,以网络响应总时间、网络成本和网络碳排放量最小为优化目标构建鲁棒优化模型;然后提出一种基于动态参数调整策略的优化布谷鸟搜索算法,以提升模型的求解效果;最后以武汉新冠肺炎疫情受灾区为研究对象,验证了模型的可行性和有效性。

光伏并网逆变器布谷鸟搜索优化反推控制

针对并网逆变器模型非线性和电网扰动的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法优化反推控制技术光伏并网逆变器控制策略。首先,建立考虑参数变化和电网扰动的并网逆变器数学模型,设计并网逆变器反推控制。然后,利用布谷鸟搜索算法对不确定性部分进行在线辨识和补偿,消除模型非线性和外部扰动产生的不确定性部分的影响。利用Lyapunov稳定性理论设计控制器自适应律,证明了布谷鸟搜索算法优化反推控制器的稳定性。实验结果表明该方法能实现逆变器精确并网控制,具有较好的动静态性能和较强的鲁棒性。

蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试

蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统,凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题,本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度、湿度、光照强度、氨气浓度等多个环境影响因子,在布谷鸟搜索算法优化神经网络(CS-BP)预测模型的基础上,构建了改进的CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型。将构建的改进CS-BP预测模型与BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)3种深度学习方法进行性能参数分析比对,结果表明:改进CS-BP评价预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和决定系数(R2)分别为0.0865、0.0159和0.8569,其各项指标性能均优于上述3种对比模型,该模型具有较强的模型泛化能力和较高的预测精度。对改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价模型进行测试,其分类准确率达0.9333以上。本研究构建的模型可以为蛋鸡设施养殖环境质量提供更加全面有效的科学评价,对实现蛋鸡生产环境的最优控制,促进蛋鸡生产性能的提升具有重要意义。

不确定环境下两阶段应急供应链网络建模与优化求解

为制订有效的应急供应链网络规划方案,提升应急组织救援效率、实现资源物质合理配置,考虑供应和需求的不确定性,采用多运输方式联合的配送模式,以最小化网络响应时间、成本和碳排为优化目标,构建两阶段应急供应链混合整数规划模型,同时,基于鲁棒优化理论构建可调节鲁棒优化模型,增强网络应对不确定因素的能力,通过线性对偶理论对含不确定参数的约束进行转化;为提升模型的求解效果,提出一种优化布谷鸟搜索(optimize cuckoo search,OCS)算法,引入基准实例,以验证OCS算法求解多目标函数的优越性和适用性;最后,利用武汉新冠疫期期间应急物资配送数据,研究带有不确定参数的应急供应链网络决策问题,并通过敏感性分析证明鲁棒控制系数对不确定扰动的有效抑制作用。