基于免疫遗传算法的供应链库存协同优化研究

在全球经济一体化发展的大背景下,企业之间的竞争方式发生了本质上的改变,即已由原来单个企业之间的竞争变为企业间所在供应链之间的竞争。在这种竞争方式下,企业逐步向追求整个供应链利益的最大化转变。针对供应链整体协同运作来有效控制库存的问题,建立了多级库存供应链模型,运用改进的免疫遗传算法对所建的供应链多级库存模型进行优化求解;并以西部某实木家具公司的P1和P2产品为例,结合所建立的多级库存成本优化模型和相应的算法设计,运用Matlab数学仿真软件仿真求解。     

基于多种群并行遗传算法的原料库存的优化

库存控制是现代企业，特别是连续生产企业物流管理的一项重要内容，针对有色冶金企业原料库存的实际情况，建立了一个以资金损耗最小为直接性能指标的原料库存优化模型，并提出了一种多种群并行遗传算法对该模型进行优化，仿真及实际运行结果表明：多种群并行遗传算法不仅能有效地克服传统遗传算法容易早熟收敛的缺点，而且改进了进化效率和加快了进化速度，从而得到令人满意的全局最优解。     

基于系统动力学的航材库存管理策略研究

在归纳现有文献对航材周转件库存研究的基础上,分析了影响航材周转件库存的相关因素,构建了因果关系图和系统动力学流图。在此基础上,建立了系统动力学模型,并用建模工具软件Vensim模拟。仿真结果表明：周转件维修水平、库存调节时间是影响库存系统的关键因素,发货延迟对库存系统影响较小。最后,提出了相应的优化航材周转件库存方案。     

基于DP的备件库存控制模型研究

备件库存控制是制造企业备件管理中的重要问题.本文针对备件需求的高度不确定性特点,在备件需求预测的基础上,提出一种基于动态规划(DP)的备件库存控制模型以确定备件库存的采购计划.并应用实例来证明本方法的可行性与有效性.     

基于仿真优化的飞机维修备件优化问题研究

飞机维修备件优化问题研究目标是寻求备件费用与飞机的战备可靠性之间的平衡。针对通常的解析方法假设过多的问题,提出了仿真优化的方法加以解决,在两种备件优化模型的基础上,建立更符合备件优化实际情况的仿真模型,在仿真模型中引入优化策略,对备件优化问题进行求解。最后,以具体应用遗传算法为例,简要介绍了仿真优化的基本原理、仿真优化算法及仿真优化方法的应用过程。结果表明,仿真优化的方法解决备件优化问题是合理可行的。     

面向产业链云服务平台的分布式备件库存协同控制方法与软件工具研究

针对制造业产业链协同服务平台的备件业务协作需求,提出跨节点的库存协同解决方案并建立近期需求预测计算模型。结合分布式节点企业的历史交易数据、库存数据的实时采集与处理应用,保障库存控制方案的实效性。采用MapReduce框架对模型参数计算过程进行优化,提高运算速度。基于遗传算法获取模型计算最优解,并将模型计算结果推送至下游经销商企业群,由反馈信息控制订单的动态生成。并将该模式应用在汽车产业链云服务平台,压缩了产业链响应时间。     

基于 Multi-agent的库存管理优化

本文研究了供应商库存管理(vendor management inventory，VMI)系统优化问题。利用Multi—agent技术构建了VMI数学模型，VMI模型由三个模块组成，各个模块的功能分别由一个agent实现，借助于遗传算法实现了货物配送最优化。     

基于可靠性数据的航材周转件库存管理优化

为了降低库存费用、保持飞机持续适航、降低航空公司运营成本,通过分析大量的航材可靠性数据,使用SPSS中K-S检验分析得出航材周转件分布模型,进一步确定最优库存量,使航材在订货期间内的保障率达到95%以上。在此基础上建立经济定量订货模型,并用循环剔除法求得季节指数用于对算例进行求解优化,提高航材采购数量的准确性。     

基于遗传算法的库存仿真及优化

为使成本费用的总和最小,利用仿真优化技术,以某制造企业为例建立了一种随机需求库存模型,并运用改进的遗传算法优化库存模型,得到了库存的优化候选策略。实例表明提出的仿真优化技术是有效可行的,可以为企业提供决策支持。     

航材库存系统鲁棒方差控制

为实现民航飞机航材库存科学管理,将鲁棒控制理论与实际维修航材管理相结合,把“维修生产-库存-航材补充”系统看作一个广义物理系统,使用LMI鲁棒方差控制理论解决库存优化问题.针对实际轮胎库存建立了与LMI理论相应的系统模型;使用Matlab工具完成了库存鲁棒方差控制仿真研究.结合航空公司实际航材损耗过程中存在的不确定性,...     

遗传算法在列车运行控制模型中的应用

针对轨道交通列车节约能耗、节省时间和提高舒适度等因素之间的冲突问题,建立了以工况转换点为求解目标的多约束条件下列车运行优化控制模型,并提出了弯道优行法的列车通行原则,优化了弯道运行策略.对模型进行分析,应用遗传算法对该问题进行求解,最后采用MATLAB软件进行仿真验证.仿真结果表明,该模型方法能够有效的优化列车运行模式,在运行时间只延长11.96%的情况下,能耗降低了33.27%,并保证了乘客的舒适度,最终得到了比较理想的运行策略.     

基于遗传算法的纺织企业机配件库存控制

合理压缩库存量,降低库存成本对于纺织企业来说意义重大.建立了在非平稳需求下的库存控制模型,并采用遗传算法求解,给出了满足库存成本最小的(s,S)控制策略.通过求解某配件的(s,S)控制策略,验证了算法的有效.     

基于物理规划的航空保障多目标优化模型

根据作战需求确定优化权衡目标,以使用保障需求和技术可行性为约束条件,以保障能力指标集合,以备件储备量的组合为决策变量,建立多个单目标优化模型和多目标优化模型,提出了基于物理规划的航空保障能力多目标优化方法,结合粒子群算法得到了满足设计者偏好的最佳航材备件方案.设计了航空保障能力系数的满意等级,构造了各优化目标的偏好函数和综合偏好函数,使整个设计过程更加灵活地反映决策者偏好,减轻大规模多目标设计问题的计算负担,使军用机群的保障能力更适合实际作战要求,同时通过对比单目标优化的结果,验证了算法的有效性.     

基于混沌遗传算法的PID参数优化

随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域,各种先进PID控制器参数整定方法层出不穷,给PID控制器参数整定的研究带来了无限活力和契机;然而很多先进的PID参数整定方法并没有像预期的那样产生完美的控制效果.将遗传算法和混沌优化方法智能集成,利用混沌序列的"遍历性、随机性、规律性"的特点生成初始种群,在遗传操作中加入混沌细搜索,大大提高了局部搜索能力,能有效防止遗传算法陷入局部最优和发生早熟现象,仿真表明,混沌遗传算法优化结果相当理想,效果令人满意,优于常规的遗传算法.     

基于遗传的免疫算法在函数优化中的应用

通过对传统免疫算法的研究,在此算法的基础上提出了一种改进的免疫算法一基于遗传的免疫算法,该算法把遗传算法的思想引入到免疫算法中．通过把遗传算法和免疫算法的思想结合起来,既保证了抗体的多样性又保留了群体中较优抗体,避免了免疫算法搜索速度慢和遗传算法易出现未成熟收敛、限于局部最优解的缺点,得到了全局最优解。并且将提出的基于遗传的免疫算法应用到函数优化中。     

基于遗传算法的不定期船舶调度优化模型研究

针对不定期船舶调度中客户需求信息的动态变化、船舶类型的多样化以及船舶航线的不定性,以最小化航运成本为目标函数,建立了带滚动窗口的不定期多目标船舶调度优化模型（SRPRW）,并制定了基于SRPRW模型的实时优化策略以实现需求信息变化时能及时快速地调整船舶调度航线.SRPRW模型求解时,在遗传算法（GA）中引入模拟退火机制以防止SRPRW模型的调度结果陷入局部最优解,同时设计了一种自适应交叉算子和自适应变异算子,以提高模型求解的收敛速度.实验结果表明该模型能快速地制定出船舶调度路线,及时响应客户的动态需求.     

基于仿真与遗传算法的液压控制系统优化研究

文章采用“模块化建模”方法,将每个子系统应用键合图-状态空间法建立起相应的数学模型,分别对其进行实验仿真计算分析,再根据它们之间的功率传递关系由程序将这些子系统衔接起来,建立了整个起升液压系统仿真模型,给出并分析了液压控制系统动态特性的仿真结果;通过采用实数编码、精英选择、白适应交叉和变异概率策略的遗传算法,将系统仿真模型与遗传优化算法有机结合起来,实现基于仿真模型的参数优化,并对优化计算进行可视化编程,实现优化过程的信息处理可视化;仿真结果表明,优化后系统的动态性能得到了较大的改善。     

基于MATLAB遗传算法优化工具箱的优化计算

采用Matlab语言编制的遗传算法工具箱（GAOT）可实现二进制编码和真值编码的模拟进化计算，此工具箱在遗传操作方面非常灵活。介绍了用遗传算法工具箱解决了连续优化问题和旅行商问题，并给出了两个实例。