计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
2期
438-441
,共4页
经济订货批量%相关机会规划%差分进化%粒子群优化%混合智能算法
經濟訂貨批量%相關機會規劃%差分進化%粒子群優化%混閤智能算法
경제정화비량%상관궤회규화%차분진화%입자군우화%혼합지능산법
设计了融合差分进化和PSO算法优点的混合智能优化算法DEPSO,通过在粒子迭代过程中,随机选择一定数量的粒子进行差分进化操作,增加粒子的多样性,使陷入局部极小的粒子逃出,以保证DEPSO的全局收敛性能,并采用典型测试函数验证了DEPSO的性能.针对模糊相关机会规划EOQ模型求解难题,设计了基于模糊模拟方法和DEPSO的智能求解算法来计算模糊事件的可信性,从而得到了使库存费用不超过预算水平的可信度最大的最优订货量,算例证实了此求解算法的有效性.
設計瞭融閤差分進化和PSO算法優點的混閤智能優化算法DEPSO,通過在粒子迭代過程中,隨機選擇一定數量的粒子進行差分進化操作,增加粒子的多樣性,使陷入跼部極小的粒子逃齣,以保證DEPSO的全跼收斂性能,併採用典型測試函數驗證瞭DEPSO的性能.針對模糊相關機會規劃EOQ模型求解難題,設計瞭基于模糊模擬方法和DEPSO的智能求解算法來計算模糊事件的可信性,從而得到瞭使庫存費用不超過預算水平的可信度最大的最優訂貨量,算例證實瞭此求解算法的有效性.
설계료융합차분진화화PSO산법우점적혼합지능우화산법DEPSO,통과재입자질대과정중,수궤선택일정수량적입자진행차분진화조작,증가입자적다양성,사함입국부겁소적입자도출,이보증DEPSO적전국수렴성능,병채용전형측시함수험증료DEPSO적성능.침대모호상관궤회규화EOQ모형구해난제,설계료기우모호모의방법화DEPSO적지능구해산법래계산모호사건적가신성,종이득도료사고존비용불초과예산수평적가신도최대적최우정화량,산예증실료차구해산법적유효성.
