基于遗传算法的一对一与多行设施布置设计

从物流强度的角度,运用遗传算法分别结合一对一布置模型和多行布置模型对G企业装配车间的设施布置进行优化设计,得出2种布置改进方案,与原始布置对比,2种模型得出的方案均大幅度降低车间内物流强度。多行布置模型的优化方案效果更好,也更符合车间布置的实际情况。     

基于SMOTE-SVM的多准则库存分类北大核心

为了对不平衡的库存物料进行精准化的分类,提出了基于合成少数类过采样技术-支持向量机算法(SMOTE-SVM)的多准则库存分类模型。在Kraljic模型的基础上进行细化,建立了多准则库存分类指标体系。通过改进SMOTE对多分类不平衡物料数据集进行预处理,得到平衡的物料训练集,并结合SVM将库存物料分为四类。以D公司库存物料数据为例,采用多种算法进行分类对比,引入网格搜索法确定最优参数,留一法交叉验证得到算法分类精度,所提算法总分类准确率达到了97.81%,四类物料分类准确率均在90%以上。