SPgydF4y2Ba 科学的规划gydF4y2Ba 1875 - 919 xgydF4y2Ba 1058 - 9244gydF4y2Ba HindawigydF4y2Ba 10.1155 / 2017/4587098gydF4y2Ba 4587098gydF4y2Ba 研究文章gydF4y2Ba 资源配置优化模型,基于二层规划的协同物流网络gydF4y2Ba http://orcid.org/0000 - 0001 - 5619 - 2126gydF4y2Ba 徐gydF4y2Ba 小风gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 常gydF4y2Ba 魏宏gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba 京gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 马格列夫gydF4y2Ba 托马斯gydF4y2Ba 经济与管理学院gydF4y2Ba 中国石油大学gydF4y2Ba 青岛266580年gydF4y2Ba 中国gydF4y2Ba cup.edu.cngydF4y2Ba 2017年gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba 2017年gydF4y2Ba 2017年gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba 07年gydF4y2Ba 2016年gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba 01gydF4y2Ba 2017年gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba 2017年gydF4y2Ba 2017年gydF4y2Ba 版权©2017徐小风等。gydF4y2Ba 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。gydF4y2Ba

协同物流网络资源分配可以有效地满足客户的需求。它可以实现整体利益最大化的物流网络,并确保协同物流网络运行有序的创造价值的时候。因此,本文基于协同物流网络供应商的关系,中转仓库,和卖家,我们考虑不确定性的时间来建立一个二层规划模型与随机约束和提出一个遗传模拟退火混合智能算法来解决这个问题。数值例子表明,该方法具有较强的鲁棒性和收敛性;它可以实现协同物流网络资源配置合理化和优化。gydF4y2Ba

 中国国家自然科学基金gydF4y2Ba 71501188gydF4y2Ba 山东省自然科学基金gydF4y2Ba ZR2015GQ006gydF4y2Ba 中央大学基础研究基金gydF4y2Ba 15 cx04100bgydF4y2Ba 1。介绍gydF4y2Ba

协同物流网络是一个供需网络,由供应协作节点如原材料和设备和物流运输和仓储等功能协作节点甚至道路和节点之间的关系(gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba]。资源的分配是满足供需网络。目的是协作物流网络企业内部和外部资源,结合供应链系统有效地由生产商,制造商和客户实现最低的成本和最优质的服务gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba]。合理的资源分配过程是实现整个物流网络的有序运作。然而,协同物流网络供应商、中转仓库、供应商,和其他形式的物流节点和有一些特征比如动态、开放和复杂。它会导致物流资源分配过程中的一些不确定性因素可能会影响运行时间和操作成本。因此,本研究对协同物流网络的资源分配是如何选择节点众多供应商和中转仓库的情况下考虑不确定性因素的影响,实现最佳的物流系统。gydF4y2Ba

当前对协同物流网络资源调度的研究还不够深入,主要集中在配送路径优化和分配地址选择以及协作节点之间的关系等等。在路径选择方面,Yu et al。gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba)建立了调度模型与时间约束和最短的路线作为对象,并使用人工智能算法来解决这个问题。纳胡拉[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba)用进化算法来研究交通路由问题考虑到车辆的能力。米尔和AbolghasemigydF4y2Ba 5gydF4y2Ba]了安可的车辆运输情况,提出了最优路线根据客户的位置变化。陈等人。gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba)充分利用地理信息系统技术的选择路径的约束下至少分布地点。的最佳位置选择、程et al。gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba]研究快速运输的影响在当前城市交通系统的能力,和一个双模网络容量模型,包括汽车和交通的旅游模式,开发基于著名的道路网容量模型。Turskis和ZavadskasgydF4y2Ba 8gydF4y2Ba)使用模糊多标准决策描述模糊性配送中心的选址。诺齐克和TurnquistgydF4y2Ba 9gydF4y2Ba)建立了一个位置优化决策模型方面的成本和客户响应能力。杨和周gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba)建立了与平衡约束位置选择模型考虑设施竞争平衡理论的基础上,然后应用遗传算法和投影算法来解决模型。之间的关系合作点,秋和王gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba)开发设计的鲁棒优化模型three-echelon供应链网络,由制造商、分销中心和零售商需求的不确定性和供应中断。刘等人。gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba)被认为是三层供应链物流服务和研究协作节点之间的任务分配模型。gydF4y2Ba

集成的文件,我们可以发现,目前的研究集中在微观方面,如路径优化和选址,并使用人工智能算法来求解该模型。但理想的模型不能完全描述协作资源分配,由于网络的复杂性和资源分配的过程中一些不确定性因素。协同物流网络资源分配过程包括三个层次,这是供应商、中转仓库,和供应商,所以二层规划模型可以用来解释每两个之间的关系水平的点了点头。同时,随机约束编程可以保护模式对不确定的影响,它已经应用于系统动力学,结构动力学,和金融等领域gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba]。因此,本文将建立三级节点之间的关系供应商、中转仓库,和零售商建立二层规划模型和机会约束控制的不确定性因素,使整个物流网络系统优化会议节点下双方的利润。gydF4y2Ba

一般来说,二层规划是np难问题,Ben-Ayed和布莱尔(1988)已经证明(gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba)这个问题没有一个多项式算法,所以它的解决方案非常复杂。遗传算法(GA)和模拟退火算法(模拟退火,SA)、神经网络算法(NNA),等等,一些智能算法被用来解决二层规划问题。李等人。gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba提出一种遗传算法,可以有效地解决二层规划问题。在这种方法中,他们使用约束将上下两层的问题转换成一个单层和设计解决乘数的二进制编码,并给出数值实验表明,该算法能够在最短时间内找到全局最优解。丹羽宇一郎et al。gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba]提出了二层规划问题,上层阶级只有一个决策者,而下一个有多个决策者和分配的遗传算法。李,王gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba)研究了一种特殊的线性二次二层规划问题,和遗传算法后转化为等价的问题。gydF4y2Ba

遗传算法的思想适应自然界中选择一个最优个体模型的解决方案的选择,交叉,变异遗传操作。尽管它有一些操作简单等特点,可操作性强,独立性和问题空间,很容易出现收敛速度慢,只能得到局部最优值gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba]。模拟退火算法是物流的结果固体物质的退火原理,从一个初始温度来找到最优解的解空间的减少温度参数。虽然可以得到全局最优解,它发展缓慢和参数有很强的依赖gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba]。分别有优点和缺点,这两个算法,混合遗传模拟退火算法可以相互补偿不足,他们不仅可以搜索最优解的相关领域在全球也能找到最优解的最优解,也有一些学者做了相关研究。小王和郑gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba)提出了一种混合启发式算法,该算法混合遗传算法和模拟退火法和模拟退火方法的抽样过程变异算子的遗传算法,这个算法可以提高遗传算法的局部搜索能力。王等人。gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba]假设司机做出路由选择基于随机用户均衡(苏)原则。两个方法,即敏感性分析方法和遗传算法(GA),详细制定解决上下两层的储备容量问题。香港et al。gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba)建立土地利用结构的二层规划模型索引变量和使用气体”来解决问题,和土地和道路面积比应该提高了数值算例的结果。所以本文设计的组合遗传和模拟退火混合算法,求解二层规划问题,是可行的。gydF4y2Ba

 2。考虑不确定性资源部署的二层规划模型gydF4y2Ba 2.1。上下两层的编程模型gydF4y2Ba

二层规划(BP) (gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba)模型,提出了到1973年欧洲蕨和麦吉尔,较低的决策者决定首先,上层决策者必须预测较下层的可能反应,然后下一个反应根据上层的决定个人的一个优化目标函数。一般的模型是gydF4y2Ba (1)gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ngydF4y2Ba xgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba XgydF4y2Ba FgydF4y2Ba xgydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba tgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba GgydF4y2Ba xgydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ygydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba YgydF4y2Ba fgydF4y2Ba xgydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba tgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba ggydF4y2Ba xgydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ygydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

其中,gydF4y2Ba xgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba ygydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 。上面的变量gydF4y2Ba xgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,较低的变量gydF4y2Ba ygydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 。此外,功能gydF4y2Ba FgydF4y2Ba :gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ×gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 2gydF4y2Ba →gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 和gydF4y2Ba fgydF4y2Ba :gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ×gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 2gydF4y2Ba →gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 上层和下层目标函数,分别和向量值函数gydF4y2Ba GgydF4y2Ba :gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ×gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 2gydF4y2Ba →gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba ggydF4y2Ba :gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ×gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ngydF4y2Ba 2gydF4y2Ba →gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 分别是上和下约束条件。gydF4y2Ba

 2.2。机会约束规划模型gydF4y2Ba

机会约束规划(gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba)是一种随机规划方法提出了Charnes和库珀在1959年。它允许判定值在一定范围内波动考虑决策过程的可能性可能不满足约束条件,但概率约束的设置必须不低于一定的置信水平gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 这是足够小。一般的模型是gydF4y2Ba (2)gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ZgydF4y2Ba xgydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba cgydF4y2Ba jgydF4y2Ba xgydF4y2Ba jgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba tgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba PgydF4y2Ba rgydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba jgydF4y2Ba xgydF4y2Ba jgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba bgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba xgydF4y2Ba jgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba bgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba αgydF4y2Ba xgydF4y2Ba jgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

其中,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba rgydF4y2Ba 的概率是事件设置,gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 的置信概率条件下,gydF4y2Ba bgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 是随机变量服从某种分布,然后呢gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba bgydF4y2Ba 服从gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ,分别。gydF4y2Ba

 2.3。协同物流网络资源分配的模型考虑不确定性gydF4y2Ba

本文研究资源分配优化决策的多个供应商和多个仓库转移节点和零售商。原材料价格和运输费用,每个供应商的收费是不同的,这是一个关键问题的选择优化供应商和零售商携带资源更有效地转移他们的仓库节点。与此同时,零售商比较每个仓库的运输费用成本,选择最低的一个或多个仓库分配根据自己的需求,这需要关注整个物流网络的每一步。这种关系可以用二层规划模型来解释。本文描述上编程的目标是供应商如何实现自己的利润最大化的条件满足仓库要求;低级编程过程中描述了最低成本仓库中转中心和零售商。gydF4y2Ba

为了更好地理解,我们可以用数学语言来描述这个问题如下。gydF4y2Ba

假定物流网络gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 由供应商gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 、中转仓库gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba jgydF4y2Ba ,零售商gydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba kgydF4y2Ba ,每个节点之间的联系gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba RgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba ∪gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba ,包括物流节点gydF4y2Ba OgydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba OgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba ∪gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ∪gydF4y2Ba PgydF4y2Ba 。当零售商gydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba 发送的需求数量gydF4y2Ba DgydF4y2Ba lgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba 的资源gydF4y2Ba lgydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba lgydF4y2Ba ,资源将会运到gydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba 从仓库gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 代表产品的数量gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 分发给零售商gydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba 从仓库gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba ;gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 代表的数量分配到仓库的原材料gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba 从供应商gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba ∪gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba 代表所有物流节点之间的距离。由于物流节点的不同的位置,产品的运输费用、储存、包装、加工单位也不同。因此,gydF4y2Ba CgydF4y2Ba RgydF4y2Ba ∣gydF4y2Ba CgydF4y2Ba RgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba CgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ∪gydF4y2Ba CgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 代表每个单元的成本之间的距离不同的物流节点运输资源gydF4y2Ba lgydF4y2Ba ;gydF4y2Ba CgydF4y2Ba fgydF4y2Ba OgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 和gydF4y2Ba CgydF4y2Ba ggydF4y2Ba OgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 站存储和处理的单位成本(包括劳务)的所有物流节点。供应商提供方,负责中转仓库gydF4y2Ba CgydF4y2Ba XgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 的资源gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 。考虑到所有的物流节点有一定的时间要求,订单处理和分配的资源,从仓库交付要求零售商和物资仓库,分别gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 和gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 、订单处理和生产加工,分别gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ;运输车辆最大装载能力,分别是gydF4y2Ba GgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba RgydF4y2Ba kgydF4y2Ba 和gydF4y2Ba GgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

在研究的过程中,做出的假设简化模型的目的如下:gydF4y2Ba

所有土地所有物流节点之间的交通。gydF4y2Ba

物流节点的路线和距离必须是已知的,是固定的。gydF4y2Ba

车辆平均速度gydF4y2Ba VgydF4y2Ba 各种物流节点之间的运输过程中。gydF4y2Ba

2.3.1。上编程之间的关系考虑供应商和仓库中转中心gydF4y2Ba

(3)gydF4y2Ba 马克斯gydF4y2Ba ⁡gydF4y2Ba FgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba CgydF4y2Ba XgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba CgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba CgydF4y2Ba fgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba lgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba CgydF4y2Ba ggydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba lgydF4y2Ba XgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ugydF4y2Ba 我gydF4y2Ba (4)gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ugydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba (5)gydF4y2Ba GgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba (6)gydF4y2Ba PgydF4y2Ba rgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba VgydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba αgydF4y2Ba (7)gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 我gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba (8)gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ,gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba (9)gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba 0 1gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

其中,(gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba)从供应商的角度来看,这是追求利润的最大化;(gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba)确保仓库中转中心至少选择一个供应商;(gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba)意味着资源的供应商提供的数量不能超过它的最大车辆装载能力;(gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba)的概率代表订单处理时间、处理时间、供应和运输时间不能超过时间最长的仓库中转中心gydF4y2Ba αgydF4y2Ba ;(gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba)意味着资源仓库中转中心提供的数量等于所有供应商都提供什么;(gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba)资源需求是一个正数;(gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba)是供应商的0 - 1变量的限制,这意味着选择供应商gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 的值为1或0的值。gydF4y2Ba

 2.3.2。降低编程考虑仓库中转中心和零售商之间的关系gydF4y2Ba

(10)gydF4y2Ba 最小值gydF4y2Ba ⁡gydF4y2Ba FgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba =gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba CgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba +gydF4y2Ba CgydF4y2Ba fgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba +gydF4y2Ba CgydF4y2Ba ggydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba XgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ugydF4y2Ba jgydF4y2Ba (11)gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ugydF4y2Ba jgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba (12)gydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ∑gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ugydF4y2Ba jgydF4y2Ba XgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba DgydF4y2Ba lgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba (13)gydF4y2Ba GgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba RgydF4y2Ba kgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba (14)gydF4y2Ba PgydF4y2Ba rgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba VgydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba βgydF4y2Ba (15)gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba jgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ,gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba ngydF4y2Ba (16)gydF4y2Ba ugydF4y2Ba jgydF4y2Ba ∈gydF4y2Ba 0 1gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

其中,表达式(gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba)代表仓库中转中心和经销商作为一个整体,追求成本最小化包括运输和储存和生产成本;(gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba)确保零售商选择至少一个供应仓库中转中心;(gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba)意味着产品仓库中转中心提供的总资源应满足零售商的需求gydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba ;(gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba)意味着资源仓库中转中心提供的数量不能超过它的最大车辆装载能力;(gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba)代表的概率订单处理时间、处理时间,仓库中转中心和运输时间不能超过最长时间的零售商gydF4y2Ba βgydF4y2Ba ;(gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba)意味着资源需求是一个正数;(gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba)是仓库中转中心的0 - 1变量的约束,这就意味着选择仓库gydF4y2Ba jgydF4y2Ba 的值为1或0的价值。gydF4y2Ba

 3所示。解决资源分配的二层规划模型考虑不确定性gydF4y2Ba 3.1。随机规划的约束转换gydF4y2Ba

对于不确定因素在运输和订单处理,我们需要将它们转化为确定性约束。随机规划约束的解决方法可能有两种:一是将随机规划转换成确定性数学规划通过某些变化,然后利用现有的方法,解决了确定性数学规划解决;另一种方法是使用智能算法,如神经网络基于近似函数的概念。gydF4y2Ba

由于随机规划约束变换求解二层规划后,我们采取第一种方法研究。订单处理时间gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 分别服从正态分布gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ~gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ~gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ;gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 分别服从正态分布gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ~gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ~gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ;gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba 和gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba 分别服从正态分布gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba ~gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 和gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba ~gydF4y2Ba NgydF4y2Ba μgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba ,gydF4y2Ba σgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba /gydF4y2Ba VgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

因此,随机规划约束(gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba)gydF4y2Ba (17)gydF4y2Ba PgydF4y2Ba rgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba VgydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 可以转换成gydF4y2Ba (18)gydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba ϕgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba αgydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba ϕgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba αgydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba μgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba VgydF4y2Ba +gydF4y2Ba ϕgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba αgydF4y2Ba σgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba VgydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 和随机规划约束(gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba)gydF4y2Ba (19)gydF4y2Ba PgydF4y2Ba rgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba VgydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba =gydF4y2Ba βgydF4y2Ba 可以转换成gydF4y2Ba (20)gydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba ϕgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba βgydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba μgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba ϕgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba βgydF4y2Ba σgydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba ′gydF4y2Ba ′gydF4y2Ba +gydF4y2Ba μgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba VgydF4y2Ba +gydF4y2Ba ϕgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba βgydF4y2Ba σgydF4y2Ba EgydF4y2Ba RgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba VgydF4y2Ba ≤gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba jgydF4y2Ba PgydF4y2Ba kgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

3.2。解决遗传模拟退火算法的思想gydF4y2Ba

遗传模拟退火算法的基本思想如下:首先编码上计划变量和解决下编程来计算每个字符串的健身。然后你可以得到最好的系列通过复制、交叉、变异,和模拟退火。具体步骤如图所示gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

遗传模拟退火算法的求解步骤。gydF4y2Ba

 步骤1。gydF4y2Ba

初始化gydF4y2Ba

设置参数,包括遗传算法的交叉概率gydF4y2Ba PgydF4y2Ba cgydF4y2Ba 变异概率gydF4y2Ba PgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 每一代的个体(染色体)号码gydF4y2Ba NgydF4y2Ba ,最大进化代数Maxgen。设置进化代数gydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0gydF4y2Ba

确认内部循环的数量gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 和温度的初始值gydF4y2Ba TgydF4y2Ba ogydF4y2Ba 模拟退火算法;让gydF4y2Ba TgydF4y2Ba =gydF4y2Ba TgydF4y2Ba ogydF4y2Ba

确定一个合理的根据目标函数适应度函数gydF4y2Ba FgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 上编程,确定决策变量的编码方式gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 上编程,随机产生初始种群gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba =gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba NgydF4y2Ba ;让gydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba

步骤2。gydF4y2Ba

取gydF4y2Ba XgydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba 为降低编程问题分布计算,并计算每个人的健康gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba (gydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba )gydF4y2Ba (gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1、2gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba …gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba NgydF4y2Ba )gydF4y2Ba 。如果创= Maxgen,最大的健身染色体是资源分配的最优解;别的,转向步骤gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

 步骤3。gydF4y2Ba

复制组gydF4y2Ba XgydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba 根据健身分布。gydF4y2Ba

 步骤4。gydF4y2Ba

交叉操作是根据交叉概率gydF4y2Ba PgydF4y2Ba cgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

 第5步。gydF4y2Ba

根据变异概率进行变异操作gydF4y2Ba PgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ;让gydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba =gydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba +gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,得到一个新的人口gydF4y2Ba XgydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba ,然后计算个体的健康gydF4y2Ba XgydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

 步骤6。gydF4y2Ba

为gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,进行模拟退火的物种gydF4y2Ba XgydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba 如下:gydF4y2Ba

如果gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba NgydF4y2Ba ,转向步骤gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba;否则,循环盘点gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ,(6 - 2)。gydF4y2Ba

得到个人gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba (gydF4y2Ba ggydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba )gydF4y2Ba 态函数,然后解码新个体,进行问题分布在低编程计算得到的目标函数值上编程,并计算健康。gydF4y2Ba

接受新的个人在大都市接受概率公式。gydF4y2Ba

如果gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba +gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 转向(6 - 1);别的,gydF4y2Ba kgydF4y2Ba =gydF4y2Ba kgydF4y2Ba +gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 转向(6 - 2)。gydF4y2Ba

步骤7。gydF4y2Ba

退火温度:让gydF4y2Ba TgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0.5gydF4y2Ba TgydF4y2Ba ,转向步骤gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

描述如下:gydF4y2Ba

上层决策变量一般二进制编码;多变量编码如下:gydF4y2Ba (21)gydF4y2Ba dgydF4y2Ba egydF4y2Ba cgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ogydF4y2Ba ngydF4y2Ba vgydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba rgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba bgydF4y2Ba lgydF4y2Ba egydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba ugydF4y2Ba =gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ⋯gydF4y2Ba ugydF4y2Ba ngydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba pgydF4y2Ba pgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ggydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba fgydF4y2Ba ↓gydF4y2Ba ↓gydF4y2Ba ↓gydF4y2Ba ↓gydF4y2Ba CgydF4y2Ba hgydF4y2Ba rgydF4y2Ba ogydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ogydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba ogydF4y2Ba 米gydF4y2Ba egydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba tgydF4y2Ba rgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ngydF4y2Ba ggydF4y2Ba xgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 0011年gydF4y2Ba 1011年gydF4y2Ba …gydF4y2Ba 0110年gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

在(1 - 3)、子串的长度之间的关系gydF4y2Ba βgydF4y2Ba 和决策变量的精度gydF4y2Ba πgydF4y2Ba 是gydF4y2Ba (22)gydF4y2Ba βgydF4y2Ba ≥gydF4y2Ba 日志gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba ⁡gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba xgydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ngydF4y2Ba πgydF4y2Ba +gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

(6 - 2),SA状态函数可以做随机交换两种不同基因的染色体的位置和反向基因的顺序不同的染色体随机位置,等gydF4y2Ba (23)gydF4y2Ba DgydF4y2Ba egydF4y2Ba cgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ogydF4y2Ba ngydF4y2Ba vgydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba rgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba bgydF4y2Ba lgydF4y2Ba egydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba ugydF4y2Ba =gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ugydF4y2Ba 2gydF4y2Ba GgydF4y2Ba egydF4y2Ba ngydF4y2Ba egydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba PgydF4y2Ba ogydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba tgydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ogydF4y2Ba ngydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba CgydF4y2Ba hgydF4y2Ba rgydF4y2Ba ogydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ogydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba ogydF4y2Ba 米gydF4y2Ba egydF4y2Ba xgydF4y2Ba =gydF4y2Ba 01100101gydF4y2Ba 10110101gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

假设随机变量,分别位置2和3,5,7,和新的个人交换和扭转gydF4y2Ba (24)gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 00101101gydF4y2Ba 10010111gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 2gydF4y2Ba =gydF4y2Ba 00011101gydF4y2Ba 10010111gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

4所示。示例仿真gydF4y2Ba 4.1。样本gydF4y2Ba

以协同物流网络的生产销售运动鞋品牌作为一个例子,一个产品零售商提出需求4000件货物的中转仓库根据销售计划和产品订单。假设我们可以选择货物从可用四个供应商和三个中转仓库,车辆平均速度是每小时40公里在运输的过程中,各种物流节点之间的最大负载能力从供应商到零售商从交通运输仓库和仓库,分别是2000年和3000年,具体安排如图gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

生产和销售协同物流网络的运动鞋品牌。gydF4y2Ba

中转仓库的所有供应商之间的距离如表所示gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba;供应商的存储和处理费用每个单元如表所示gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba。每一个中转仓库零售商之间的距离和中转仓库的存储和处理费用为每个单元如表所示gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

每个供应商和中转仓库之间的距离。gydF4y2Ba

米gydF4y2Ba1gydF4y2Ba/公里gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba2gydF4y2Ba/公里gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba3gydF4y2Ba/公里gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 200年gydF4y2Ba 240年gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba2gydF4y2Ba 240年gydF4y2Ba 220年gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba3gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba 220年gydF4y2Ba 180年gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba4gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba 180年gydF4y2Ba

每个单元的材料费用和成本的存储和运输的供应商。gydF4y2Ba

材料费用gydF4y2Ba(元人民币)gydF4y2Ba 存储费gydF4y2Ba(元人民币)gydF4y2Ba 处理费用gydF4y2Ba(元人民币)gydF4y2Ba 运费gydF4y2Ba(元人民币)gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 110年gydF4y2Ba 0.1gydF4y2Ba 0.15gydF4y2Ba 0.02gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba2gydF4y2Ba One hundred.gydF4y2Ba 0.15gydF4y2Ba 0.15gydF4y2Ba 0.03gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba3gydF4y2Ba 110年gydF4y2Ba 0.1gydF4y2Ba 0.1gydF4y2Ba 0.035gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba4gydF4y2Ba One hundred.gydF4y2Ba 0.15gydF4y2Ba 0.1gydF4y2Ba 0.025gydF4y2Ba

零售商之间的距离和运输仓库和运输仓库储存和运输的单位成本。gydF4y2Ba

距离gydF4y2Ba(公里)gydF4y2Ba 存储费gydF4y2Ba(元人民币)gydF4y2Ba 处理费用gydF4y2Ba(元人民币)gydF4y2Ba 运费gydF4y2Ba(元人民币)gydF4y2Ba
米gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 260年gydF4y2Ba 0.2gydF4y2Ba 0.25gydF4y2Ba 0.02gydF4y2Ba
米gydF4y2Ba2gydF4y2Ba 220年gydF4y2Ba 0.3gydF4y2Ba 0.2gydF4y2Ba 0.025gydF4y2Ba
米gydF4y2Ba3gydF4y2Ba 280年gydF4y2Ba 0.2gydF4y2Ba 0.15gydF4y2Ba 0.015gydF4y2Ba
4.2。解决的例子gydF4y2Ba

实际的材料交货时间,仓库中转节点和零售商需要10个小时,12小时,因为供应商和仓库中转站有一些不确定的因素,如订单处理、生产,时间服从正态分布如表gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba所显示的,也有不确定性因素对运输服从正态分布表如表所示gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba、价值区间是gydF4y2Ba µgydF4y2Ba ±gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba σgydF4y2Ba 的概率,即价值点间隔下降99.73%,和概率,确保完成物流任务的时候仓库中转节点和零售商是90%,这意味着gydF4y2Ba αgydF4y2Ba 和gydF4y2Ba βgydF4y2Ba 都是90%。gydF4y2Ba

不确定的索引值的供应商和仓库转运站的订单处理和生产(单位:小时)。gydF4y2Ba

订单处理时间gydF4y2Ba 生产加工时间gydF4y2Ba
供应商gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 0.1,5gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 1、5gydF4y2Ba
存储和中转站gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 0.2,5gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 0.5,5gydF4y2Ba

运输时间的不确定的索引值范围的供应商中转仓库和仓库转移到卖方(单位:小时)。gydF4y2Ba

米gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba2gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba3gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba1gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 5、5gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 6、5gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba2gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 6、5gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 5.5,5gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba3gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 5.5,5gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 4.5,5gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba4gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba ∞gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 4.5,5gydF4y2Ba
卖方gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 6.5,5gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 5.5,5gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 7、5gydF4y2Ba

算法的参数如下:人口规模是50,交叉概率为0.6,变异的概率是0.1,制冷系数是0.95,初始温度是100。结果收敛于最优解后45代利用Matlab7.0多次而传统遗传算法迭代号码是64,如图gydF4y2Ba 3gydF4y2Ba。最优解的遗传模拟退火算法如表所示gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

的收敛比较表遗传模拟退火算法和遗传算法。gydF4y2Ba

可以看出,如表所示gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba供应商gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba1gydF4y2Ba部署1000单位材料中转仓库gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba1gydF4y2Ba、供应商gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba4gydF4y2Ba1999.99和1000.01分别部署单元的材料gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba2gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba3gydF4y2Ba的基础上,会议预期的交货时间,这使得供应商的利润最高405000元,而零售商的成本是最低19300元,在传统遗传算法的基础上,供应商的最大利润是404990元。结果表明,解决方案可以使双方的利益最大化,验证模型的可操作性和优化。gydF4y2Ba

每个供应商的资源分配仓库转运站。gydF4y2Ba

米gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba2gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba3gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba1gydF4y2Ba 1000年gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba2gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba3gydF4y2Ba
年代gydF4y2Ba4gydF4y2Ba 1999.99gydF4y2Ba 1000.01gydF4y2Ba
5。结论gydF4y2Ba

协同物流网络是一个虚拟组织,由生产/服务公司或独立的第三方物流企业。这是一个供应协作节点组成的供需网络,物流节点的函数,以及节点之间的连接道路和关系;核心任务是总体规划和部署的网络节点资源的访问实现整体利益和满足客户服务。因此,本文建立了一个提供销售网络的基础上协同物流网络资源分配模型,其中包括协同物流网络供应商,仓库中转节点,零售商,他们的节点链接。从零售商的需求作为出发点,考虑到发货时间和数量和分布成本因素,我们建立一个二层规划模型的不确定性因素。在此基础上,我们利用遗传模拟退火算法来分析和解决模型,从而得到最优方案,不仅可以满足供应商的利益最大化,也使零售商成本最低。分析结果显示模型的可行性和有效性,从而提供最优资源分配的决策和计划。gydF4y2Ba

 相互竞争的利益gydF4y2Ba

作者宣称没有利益冲突有关的出版。gydF4y2Ba

 确认gydF4y2Ba

这项研究得到了国家自然科学基金(批准号71501188),中国山东省自然科学基金(批准号ZR2015GQ006),基础研究基金为中央大学、中国(批准号15 cx04100b)。gydF4y2Ba

 徐gydF4y2Ba x。gydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba J.-L。gydF4y2Ba 首歌gydF4y2Ba j。gydF4y2Ba 不确定的控制优化资源规划协同物流网络的复杂的制造gydF4y2Ba 系统工程理论与实践gydF4y2Ba 2012年gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 799年gydF4y2Ba 806年gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 84862331318gydF4y2Ba 山gydF4y2Ba l . H。gydF4y2Ba 张gydF4y2Ba z Y。gydF4y2Ba 分析物流网络系统操作模式基于耗散结构gydF4y2Ba 物流科技gydF4y2Ba 2014年gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba 86年gydF4y2Ba 89年gydF4y2Ba 余gydF4y2Ba B。gydF4y2Ba 杨gydF4y2Ba Z Z。gydF4y2Ba 姚gydF4y2Ba b Z。gydF4y2Ba 有时间窗车辆路径问题的混合算法gydF4y2Ba 专家系统与应用程序gydF4y2Ba 2011年gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 435年gydF4y2Ba 441年gydF4y2Ba 10.1016 / j.eswa.2010.06.082gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 77956618975gydF4y2Ba 纳胡拉gydF4y2Ba a·G。gydF4y2Ba 回程的车辆路径问题:多目标进化方法gydF4y2Ba 在组合优化进化计算gydF4y2Ba 2012年gydF4y2Ba 7245年gydF4y2Ba 42gydF4y2Ba 255年gydF4y2Ba 266年gydF4y2Ba 米尔gydF4y2Ba h·s·A。gydF4y2Ba AbolghasemigydF4y2Ba N。gydF4y2Ba Aparticle群开放式车辆路径问题的优化算法gydF4y2Ba 专家系统与应用程序gydF4y2Ba 2011年gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 11547年gydF4y2Ba 11551年gydF4y2Ba 程ydF4y2Ba Y。gydF4y2Ba 阮gydF4y2Ba r . Z。gydF4y2Ba 杨ydF4y2Ba m . C。gydF4y2Ba 基于GIS的物流路径优化算法gydF4y2Ba 地理空间信息gydF4y2Ba 2012年gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 104年gydF4y2Ba 182年gydF4y2Ba 程gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 杜gydF4y2Ba M。gydF4y2Ba 江gydF4y2Ba X。gydF4y2Ba RakhagydF4y2Ba H。gydF4y2Ba 城市交通网络建模和评估的能力和快速运输gydF4y2Ba 运输gydF4y2Ba 2014年gydF4y2Ba 29日gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 165年gydF4y2Ba 174年gydF4y2Ba 10.3846 / 16484142.2014.930069gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 84903740532gydF4y2Ba TurskisgydF4y2Ba Z。gydF4y2Ba ZavadskasgydF4y2Ba e·K。gydF4y2Ba 一种新的模糊添加剂比评价方法(ARAS-F)。案例研究:分析模糊多个标准来选择物流中心的位置gydF4y2Ba 运输gydF4y2Ba 2010年gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 423年gydF4y2Ba 432年gydF4y2Ba 10.3846 / transport.2010.52gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 79957667584gydF4y2Ba 诺齐克gydF4y2Ba l·K。gydF4y2Ba TurnquistgydF4y2Ba m·A。gydF4y2Ba 库存、运输、服务质量和配送中心的位置gydF4y2Ba 欧洲运筹学杂志》上gydF4y2Ba 2001年gydF4y2Ba 129年gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 362年gydF4y2Ba 371年gydF4y2Ba 10.1016 / s0377 - 2217 (00) 00234 - 4gydF4y2Ba ZBL0980.90006gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 0035284148gydF4y2Ba 杨gydF4y2Ba y . X。gydF4y2Ba 周gydF4y2Ba G·G。gydF4y2Ba 研究设施的选址模型与随机对闭环供应链网络的竞争要求gydF4y2Ba 控制与决策gydF4y2Ba 2011年gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba 1553年gydF4y2Ba 1561年gydF4y2Ba 邱gydF4y2Ba R。gydF4y2Ba 王gydF4y2Ba Y。gydF4y2Ba 供应链网络设计需求的不确定性和供应中断:下一个不等价的鲁棒优化方法gydF4y2Ba 科学的规划gydF4y2Ba 2016年gydF4y2Ba 2016年gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba 3848520gydF4y2Ba 10.1155 / 2016/3848520gydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba w·H。gydF4y2Ba 曲gydF4y2Ba s Y。gydF4y2Ba 钟gydF4y2Ba s Y。gydF4y2Ba 顺序分配three-echelon随机条件下的物流服务供应链gydF4y2Ba 计算机集成制造系统gydF4y2Ba 2012年gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba 381年gydF4y2Ba 388年gydF4y2Ba 曾gydF4y2Ba Q。gydF4y2Ba 徐gydF4y2Ba X.-Z。gydF4y2Ba 评估的可靠性运输成本约束下的多态的物流网络gydF4y2Ba 离散动力学性质和社会gydF4y2Ba 2016年gydF4y2Ba 2016年gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba 2628950gydF4y2Ba 10.1155 / 2016/2628950gydF4y2Ba MR3546025gydF4y2Ba 郭gydF4y2Ba P。gydF4y2Ba 黄gydF4y2Ba g . H。gydF4y2Ba 李gydF4y2Ba y . P。gydF4y2Ba 一个不精确的fuzzy-chance-constrained两阶段混合整数线性规划方法洪水演进规划下多个不确定性gydF4y2Ba 水资源的进步gydF4y2Ba 2010年gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 81年gydF4y2Ba 91年gydF4y2Ba 10.1016 / j.advwatres.2009.10.009gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 71649112412gydF4y2Ba AounigydF4y2Ba B。gydF4y2Ba ColapintogydF4y2Ba C。gydF4y2Ba La TorregydF4y2Ba D。gydF4y2Ba 基数约束随机目标规划模型与风险投资决策满意度函数gydF4y2Ba 《运筹学gydF4y2Ba 2013年gydF4y2Ba 205年gydF4y2Ba 77年gydF4y2Ba 88年gydF4y2Ba 10.1007 / s10479 - 012 - 1168 - 4gydF4y2Ba MR3046195gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 84876167417gydF4y2Ba 张gydF4y2Ba X。gydF4y2Ba 王gydF4y2Ba H。gydF4y2Ba 王gydF4y2Ba W。gydF4y2Ba 双层规划模型和算法对随机网络弹性需求gydF4y2Ba 运输gydF4y2Ba 2015年gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 117年gydF4y2Ba 128年gydF4y2Ba 10.3846 / 16484142.2015.1021835gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 84983672106gydF4y2Ba 李gydF4y2Ba H。gydF4y2Ba 焦gydF4y2Ba Y。gydF4y2Ba 张gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 正交遗传算法求解二次双层规划问题gydF4y2Ba 系统工程与电子技术》杂志上gydF4y2Ba 2010年gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 763年gydF4y2Ba 770年gydF4y2Ba 10.3969 / j.issn.1004-4132.2010.05.008gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 78149290627gydF4y2Ba 羽gydF4y2Ba K。gydF4y2Ba 目的gydF4y2Ba T。gydF4y2Ba SakawagydF4y2Ba M。gydF4y2Ba 杨gydF4y2Ba Y。gydF4y2Ba 计算方法为分散的两层0 - 1规划问题通过分布式遗传算法gydF4y2Ba 航会议论文集gydF4y2Ba 2010年gydF4y2Ba 1285年gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba 10.1063/1.3510547gydF4y2Ba 李gydF4y2Ba h . C。gydF4y2Ba 王gydF4y2Ba y . P。gydF4y2Ba 遗传算法求解线性二次双层规划问题gydF4y2Ba 计算机辅助材料和工程的新趋势和应用程序gydF4y2Ba 2012年gydF4y2Ba 反式科技出版物gydF4y2Ba 626年gydF4y2Ba 630年gydF4y2Ba 余gydF4y2Ba 年代。gydF4y2Ba 杨gydF4y2Ba Q。gydF4y2Ba 道gydF4y2Ba J。gydF4y2Ba 产品模块化设计将生命周期issues-Group遗传算法(GGA)为基础的方法gydF4y2Ba 《清洁生产gydF4y2Ba 2011年gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 9 - 10gydF4y2Ba 1016年gydF4y2Ba 1032年gydF4y2Ba SankararaogydF4y2Ba B。gydF4y2Ba 柳gydF4y2Ba c K。gydF4y2Ba 开发一个健壮的多目标模拟退火算法求解多目标优化问题gydF4y2Ba 工业化学与工程化学研究gydF4y2Ba 2011年gydF4y2Ba 50gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba 6728年gydF4y2Ba 6742年gydF4y2Ba 10.1021 / ie1016859gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 79959983770gydF4y2Ba 王gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 郑gydF4y2Ba D.-Z。gydF4y2Ba 流水车间调度的改进进化编程gydF4y2Ba 国际先进制造技术杂志》上gydF4y2Ba 2003年gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba 522年gydF4y2Ba 527年gydF4y2Ba 10.1007 / s00170 - 002 - 1477 - xgydF4y2Ba 2 - s2.0 - 0344944814gydF4y2Ba 王gydF4y2Ba J。gydF4y2Ba 邓gydF4y2Ba W。gydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba J。gydF4y2Ba 与随机用户均衡路网备用容量gydF4y2Ba 运输gydF4y2Ba 2015年gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 103年gydF4y2Ba 116年gydF4y2Ba 10.3846 / 16484142.2015.1020870gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 84983627753gydF4y2Ba 香港gydF4y2Ba Z。gydF4y2Ba 郭gydF4y2Ba X。gydF4y2Ba 侯gydF4y2Ba J。gydF4y2Ba 城市土地结构主要基于绿色交通系统规划模型gydF4y2Ba 学报第十届国际会议的中国交通运输专业人员交通系统:绿色、智能、可靠(ICCTP 10)gydF4y2Ba 2010年8月gydF4y2Ba 中国,北京gydF4y2Ba 10.1061/41127 (382)9gydF4y2Ba 2 - s2.0 - 78049518373gydF4y2Ba 欧洲蕨gydF4y2Ba J。gydF4y2Ba 麦吉尔gydF4y2Ba j . T。gydF4y2Ba 数学程序约束的优化问题gydF4y2Ba 运筹学gydF4y2Ba 1973年gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba 10.1287 / opre.21.1.37gydF4y2Ba MR0359797gydF4y2Ba ZBL0263.90029gydF4y2Ba CharnesgydF4y2Ba 一个。gydF4y2Ba 库珀gydF4y2Ba W·W。gydF4y2Ba 机会约束规划gydF4y2Ba 管理科学gydF4y2Ba 1960年gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 73年gydF4y2Ba 79年gydF4y2Ba 10.1287 / mnsc.6.1.73gydF4y2Ba MR0148478gydF4y2Ba