基于遗传粒子群混合算法的供应链调度优化
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作者单位:

同济大学

作者简介:

刘小华

通讯作者:

中图分类号:

F273

基金项目:

;国家自然科学基金重点项目(70531020)


Scheduling optimization in supply chain based on GA-PSO hybrid
algorithm
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    摘要:

    针对大规模定制模式下的供应链调度优化问题, 首先将供应链调度优化问题进行数学规划建模, 并通过一
    些定义将模型映射为有向图, 以便于智能搜索算法的应用; 然后, 结合遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速
    度快的特点, 进行优势互补, 构造了一种混合算法; 最后, 运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解. 通过与
    其他算法进行比较, 所得结果表明混合算法有着更好的整体性能.

    Abstract:

    For scheduling optimization problem in mass customization supply chain, a mathematical programming model
    is proposed, which is corresponded with a digraph via several definitions in order to use intelligent algorithm to solve it. A
    hybrid algorithm is proposed to optimize the objective function, which takes both advantages of genetic algorithm and particle
    swarm algorithm, so this hybrid algorithm integrated global searching ability with high convergence speed. Compared with
    the results of other algorithms, the simulation results show that the proposed algorithm is an efficient method for solving the
    scheduling optimization problem.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘小华.基于遗传粒子群混合算法的供应链调度优化[J].控制与决策,2011,26(4):501-506

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  • 收稿日期:2010-01-13
  • 最后修改日期:2010-03-18
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  • 在线发布日期: 2011-04-20
  • 出版日期:
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