基于粗糙集全局离散和粒子群算法的启发式航材订货模型

为了解决目前航材订货模型单纯依托人为经验,对航材消耗规律变化反应滞后且可信度不高工作量过大的问题,提出在原始订货模型的框架下,使用PAM聚类、粗糙集全局离散和粒子群算法,计算模型中的航材分类、属性离散和区间权重,从而建立启发式航材订货模型,并在测试集上对比新老模型的均方离差。结果表明,启发式航材订货模型可以使人摆脱依靠经验确定模型的繁琐工作,并且能有效提高模型的准确性和及时性,从而提高航材订货工作效率。