计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
5期
169-173
,共5页
联合补充问题%期望值模型%模糊需求%梯形模糊数%遗传算法%模糊模拟
聯閤補充問題%期望值模型%模糊需求%梯形模糊數%遺傳算法%模糊模擬
연합보충문제%기망치모형%모호수구%제형모호수%유전산법%모호모의
Joint Replenishment Problem(JRP)%expectation value model%fuzzy demand%trapezoidal fuzzy number%Genetic Algorithm(GA)%fuzzy simulation
为解决需求不确定的联合补充问题,提出一种基于改进模糊模拟的混合遗传算法.应用模糊集理论将需求处理为模糊变量,并用梯形模糊数表示,建立模糊期望值模型,改进经典模糊模拟,给出混合遗传算法,用于求解基本订购周期和最小期望值成本.与传统模糊模拟的混合遗传算法进行比较,结果表明,在相同条件下,该算法的期望成本偏差率更小.
為解決需求不確定的聯閤補充問題,提齣一種基于改進模糊模擬的混閤遺傳算法.應用模糊集理論將需求處理為模糊變量,併用梯形模糊數錶示,建立模糊期望值模型,改進經典模糊模擬,給齣混閤遺傳算法,用于求解基本訂購週期和最小期望值成本.與傳統模糊模擬的混閤遺傳算法進行比較,結果錶明,在相同條件下,該算法的期望成本偏差率更小.
위해결수구불학정적연합보충문제,제출일충기우개진모호모의적혼합유전산법.응용모호집이론장수구처리위모호변량,병용제형모호수표시,건립모호기망치모형,개진경전모호모의,급출혼합유전산법,용우구해기본정구주기화최소기망치성본.여전통모호모의적혼합유전산법진행비교,결과표명,재상동조건하,해산법적기망성본편차솔경소.
