一种改进的进化规划算法在原料库存优化中的应用

库存控制是现代企业,特别是连续生产企业物流管理的一项重要内容。针对某有色冶金企业原料库存的实际情况,建立一个以资金损耗最小为直接性能指标的原料库存优化模型,并利用一种进化规划的算法对该模型进行优化。仿真及实际运行结果表明：进化规划算法有效地克服了传统遗传算法容易早熟收敛的缺点,具有全局收敛性,同时还能加快遗传进化的速度,得到令人满意的全局最优解。     

智能综合原料库存优化系统及应用

库存控制是生产企业特别是连续生产企业物流管理的核心,作者根据某有色冶炼企业原料库存的实际情况,分析了具有连续生产特点的有色冶炼企业原料库存的特点,并提出了智能综合原料库存优化系统,阐述了智能综合原料库存优化系统的核心－－管理决策中心的构成及功能,建立了一个以节省资金为直接性能指标的原料库存优化模型,在进行优化计算的过程中,采用了一种改进的遗算法,该算法可以有效地克服传统的遗传算法容易陷入局部最优解的缺点,将该模型应用于该企业的原料库存工作中,与该厂原有的库存方法进行比较,结果表明：采用该方法,可以提高企业经济效益。     

求解函数优化问题的混合进化规划算法

提出一种混合进化规划算法,将进化规划与免疫进化中的克隆扩增相结合.该算法一方面用自适应变异步长的进化规划来有效地控制种群的整体进化,以在全局范围内进行搜索;另一方面,对于当前代中最优个体本身,利用免疫进化中的克隆扩增算子,来进行小邻域的局部细搜,从而形成两层领域搜索机制,以保证全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法收敛速度快,搜索精确度高,并具有良好的全局搜索能力.     

一种求解约束优化问题的进化规划型文化算法

为了求解复杂约束优化问题,提出了一种新的进化算法——进化规划型文化算法。求解过程中,在基于自适应的文化算法中引入进化规划,有效利用进化过程中相关知识引导种群进化。针对约束优化问题,对这一算法的信念空间进行了设计,并利用基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行了仿真,仿真结果表明该算法具有较好的全局搜索能力,而且大大减少了计算量。     

一种新改进的粒子群优化算法

由于粒子群优化算法对多极值复杂问题求解时容易陷入局部极值,提出一种新改进的粒子群优化算法。该改进算法是将粒子群进化过程分为两个不同的阶段,每个阶段应用不同的进化模型,通过结合这两种进化模型的各自优点有效地降低群体陷入局部最优。由仿真实验结果可知,对于复杂多极值函数优化问题,本文算法比标准粒子群优化算法的全局寻优能力更强。     

一种高效并行的匹配场反演混合优化算法

为解决浅海匹配场反演所面临的复杂的参数优化问题，设计了一种基于差异进化算法与下山单纯形算法的混合优化算法。差异进化算法是一种并行的全局优化算法，其优化机制使其在优化的起始阶段有较高的效率，但不能持续；下山单纯形算法是一种对目标函数梯度信息敏感的局部优化算法，具有很强的压缩参数向量的能力。利用所导出的检测差异进化算法效率跌落的机制，将2种算法有机结合，以下山单纯形算法强的参数向量压缩能力保证差异进化算法持续进行全局、并行搜索，得到一种高效的全并行混合优化算法。高维函数优化与匹配场反演仿真算例表明，该算法能有效解决复杂场合下的参数优化问题。     

无线传感器网络中的进化规划重采样定位算法

为了对无线传感器网络中随机分布的节点进行更精确的定位,提出了一种基于进化规划重采样的定位算法.在初始阶段进行位置采样并求得初始位置估计后,利用小规模的进化规划进行位置的重采样优化,然后使用迭代求得位置估计.在进化过程中,可以使用标准进化规划和元进化规划两种方法来得到重采样位置.仿真结果表明:对比同类算法,该算法将平均定位误差降低了20%左右;相对于标准进化规划,采用元进化规划的重采样具有更强的自适应能力,对定位算法的精度提升更加显著.     

一种用于函数优化的量子克隆算法

为了解决传统量子进化算法用于复杂函数优化易陷入早熟和收敛速度慢等问题,将克隆算子引入到量子进化算法中,提出了一种新型的进化算法一量子克隆算法.该算法既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子增加种群的多样性.提高了算法在解决函数优化问题的全局寻优能力.仿真结果表明,该算法优于传统的量子进化算法,较好地解决了复杂函数的优化问题.     

基于免疫进化的支撑矢量回归的参数优化

在对支撑矢量回归的参数性能进行分析的基础上，引入了免疫进化算法对支撑矢量回归的模型参数和核参数进行优化。免疫进化算法是一种集免疫机制和进化机制于一体的一种新的全局并行算法，它可以通过对进化环境的自适应和自学习，有针对性地抑制由原进化算子操作的盲目性而引起的退化现象。仿真实验结果表明，免疫进化算法优化支撑矢量回归的参数不仅是可行的，也是十分有效的。     

基于邻域拓扑文化差分进化算法的无功优化模型研究

提出了求解无功优化问题的一种新算法——基于邻域拓扑文化差分进化算法。将邻域拓扑结构纳入了文化差分进化算法,改进了文化差分进化算法过早收敛,易于陷入局部最优解的问题。并首次将该算法应用到无功优化问题中,使其能迅速获得全局优化解,具有很好的全局收敛性能和更好的优化能力。最后,将该算法在IEEE 30节点系统上进行了无功优化...     

考虑缺货成本下汽车零部件企业的库存控制策略

汽车零部件制造企业面临高质量、高效率、低利润的经营趋势,通过提升内部管理以实现降本增效成为企业管理的重点。因此,以某汽车座椅制造企业为例,构建考虑缺货成本、生产准备费用、存储费用等要素的库存模型,寻找最优的生产批量及投产间隔周期,以实现最优的库存成本。构建的模型及算例结果表明,缺货成本、客户需求两因素与最优库存数量、最低费用正相关。因此,降低存在缺货费用情况下的库存费用,需要提升企业配送及时性、实施物流外包及信息共享等。     

Inventory control model based on external and interior reverse logistics

To improve the inventory control strategy for enterprise and optimize inventory control parameters of existing external and interior reverse logistics,a multi-resource inventory control model is proposed to better simulate the logistics fact,which is aimed at periodic inventory checking and pull mode of inventory control strategy,based on the return product arrival time obeying Poisson distribution,the return product employing lot-size process and the nonzero lead time of manufacturing/remanufacturing.The rational cost function with multiple constraints is employed to describe the inventory model.The genetic algorithm is employed to solve the inventory cost function to obtain the optimal solution of inventory checking periods,safe inventory point,product lot-sizes and process lot-sizes of return product.An example is presented to prove the feasibility and validity of the proposed method.Moreover,the influence of manufacturing/remanufacturing lead time and reuse rate of return production on the inventory control strategy of enterprise is analyzed.     

对企业库存实现科学管理与控制的思考

针对目前企业普遍追求高额利润与大量库存积压相矛盾的情况,分析企业库存管理中存在的问题,提出实行科学的库存管理的方法。其中重点阐述准时采购法、Jrr生产方式、零库存管理方法以及供应链管理的方式。     

基于供应链的企业库存成因及优化控制的研究

基于企业全面库存管理思想,运用供应链系统理论作为研究方法,分析了库存管理现状及产生原因,从优化生产管理、整合企业内部供应链和跨企业供应链的角度提出库存控制的对策,以实现全面的库存优化,提高经营效益。     

求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法

提出了一种求解多峰函数优化问题的免疫量子进化算法, 该算法依据小生境机制将量子表达的初始 种群划分为子群组, 再对每个子群组利用免疫特性的局域搜索能力包括抗体的克隆选择、记忆细胞产生、免疫细胞 交叉变异、抗体的促进与抑制等进化机制, 找出局域最优解。最终算法可保持所有优化解。算法综合了量子计算的 天然并行性和免疫算法的充分自适应性, 它比传统的进化算法具有更好的种群多样性, 更快的收敛速度, 更有效的 全局和局域寻优能力;证明了算法的收敛性, 最后通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

需求服从自由分布的两阶段供应链订货策略

在企业的管理实践中,库存是一把双刃剑.库存过少会造成服务水平下降,缺货所带来的机会成本就会增加,为了维持较高的服务水平,企业会提高库存持有率,但库存过多就会增加库存费用,提高成本,使企业利润降低.因此,研究服务水平约束和缺货成本之间的关系是很有必要的.本文主要研究了在可变提前期和部分允许延迟交货情形下零售商库存决策问题,在分析服务水平约束基础上建立需求服从自由分布情形下的库存决策模型,并采用了Minmax方法来求最优订货量.最后,分析了不同需求分布和库存模型下最优解的差异,并对服务水平和安全系数进行了敏感度分析.通过分析可知在进行库存决策时将服务水平和缺货成本同时考虑,可以让企业清楚的知道每提高1%的服务水平所付出的成本,如果零售商只单独考虑服务水平或者缺货成本,零售商就无法知道自己损失的掉的成本或者服务水平是多少,因此,必须将成本和服务水平同时考虑,找到二者的最佳结合点,才能使企业在竞争中灵活地调整策略,来争取竞争优势.     

基于SSH的煤炭企业VMI系统

针对当前煤炭企业供应商对库存响应滞后的现状,运用供应商管理库存的理论,结合煤炭企业库存管理的特点,建立新的供应商管理库存系统模型,同时,利用Struts2-Spring-Hibernate的技术架构,进行技术方案设计,该方案可提高煤炭企业的供应商对库存的响应速度,加快资金周转速度,降低库存水平。     

高维多目标问题的排序新方法

针对高维多目标优化问题,提出了一种新的排序方法．它通过产生近似最优目标向量来增加种群的规模,从而达到对真实个体的有效排序．首先构造一个理想的帕累托前沿面,然后将这个理想的帕累托前沿面分成若干个网格,使每个个体都对应惟一的一个网格,通过这个网格上的节点来判断这个体是不是非支配解．数值实验表明,即使对于50维目标的问题,收敛性度量值也小于1．此外,与当前的两种最具代表性的松弛的帕累托占优方法比较,该方法能同时保持解的多样性和收敛性．     

服装企业供应链库存控制问题的解决策略

在分析服装企业供应链控制体系框架的基础上,提出了服装企业供应链库存优化控制体系的解决策略,即建立适合服装企业运用的供应链库存优化控制体系,确立服装企业协同预测和批量配货库存控制体系,同时分析了该体系运行的特点和运行步骤.     

公司存货管理控制的探讨

存货管理是企业内部控制的重要环节,是企业实现经营目标,贯彻经营方针和决策,维护流动资产安全与完整,保证财务收支合法、会计信息真实性的一种内部自我协调、制约和监督的控制系统。本文通过深入分析中小企业在存货管理方面存在的问题,从整体上提出改善企业存货管理中存在的问题的具体对策。