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分析并构建了库存不足条件下车辆路径问题的数学模型;在模型的求解上,提出一种基于子群协作的动态粒子群算法;最后通过算例实验表明:该算法能有效克服标准粒子群算法迭代寻优时选择步长的盲目性,也改善了算法求解时容易陷入局部最优、导致早熟的缺陷,具有较强的全局寻优能力,收敛速度快,计算精度高.  相似文献   
2.
库存不足条件下车辆路径问题及其遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨了库存不足条件下物流配送的两种常用配送策略,并就不同配送策略构建了相应的车辆路径问题数学模型。在模型的求解上引入遗传算法,并根据问题的特点,构造遗传算法求解该问题的步骤。最后通过算例实验,验证了模型的通用性与算法的有效性。  相似文献   
3.
库存不足条件下车辆路径问题及其遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨了库存不足条件下物流配送的两种常用配送策略,并就不同配送策略构建了相应的车辆路径问题数学模型.在模型的求解上引入遗传算法,并根据问题的特点,构造遗传算法求解该问题的步骤.最后通过算例实验,验证了模型的通用性与算法的有效性.  相似文献   
4.
改进灰局势决策在技术创新合作伙伴选择中应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
分析并总结了国内外技术创新合作伙伴选择的研究概况.针对合作伙伴选择的量化评价中存在"贫信息"、"少样本"、"多目标"与"不确定性"等问题,提出一种熵值法改进的灰局势决策方法.该方法利用信息熵技术对指标客观赋权,进而借助灰局势决策模型实现多维综合评估.实证研究结果表明运用该方法评估选择企业技术创新合作伙伴是有效可行的.  相似文献   
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