基于差分进化算法两种模糊联合补货模型的研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要目前对联合补货模型的研究主要集中于确定性模型，包括资源约束和费用都是确定的，而实际的企业运作中一般这些因素都是不确定的。本文针对这种情况，采用模糊理论构建了不确定环境下的联合补货模型，并设计其求解算法。首先，由于联合补货问题被证明是NP-hard问题，很难通过推导进行求解，需要依靠智能优化算法，所以本文设计了高效的自适应差分进化算法，并且通过典型函数进行了性能测试。其次，用三角模糊数表示不确定的资金约束，用梯形模糊数表示不确定的存储空间约束，构建了模糊规划联合补货模型，目标函数为最小化订货成本、库存持有成本和运输成本。通过自适

2、应差分进化算法对模型进行求解，并通过实例证实了模型与算法的科学合理性。然后给出了仿真数值实例，比较了模糊多资源约束和确定性多资源约束模型对2400个随机问题的计算结果。最后，建立了次要订购费用和持有费用为模糊变量的模糊规划模型，选择能使总成本最小的方案进行补货。应用重心法和符号距离法对其去模糊化后，采用改进的差分进化算法对模型进行求解；进而对比分析了16种情况下两种去模糊化方法得到的联合补货总成本，并以成本最小为原则给出了去模糊化方法的选择原则。关键词：联合补货；差分进化算法；模糊多资源约束；去模糊化；I华中科技大学硕士学位论文AbstractCurre

3、ntlythejointreplenishmentmodelfocusedonthedeterministicmodel,includingconstraintsandcostsaredetermined,andtheactualoperationofenterprisesingeneraltheseareuncertain,soweusefuzzytheoryforthissituationtobuildafuzzyenvironmentunderthejointreplenishmentmodel.Firstlythejointreplenishme

4、ntproblemhasbeenprovedtobeaNP-hardproblem.Thegeneralderivationcannotreachtheoptimalsolution,whichneedstorelyonintelligentoptimizationalgorithms,sothisthesisdesignsanefficientmodifiedadaptivedifferentialevolutionalgorithm(MADE)andprovesitseffectivenessbytesting.Secondly,afuzzyprog

5、rammingmodelisdesignedtominimizethesumofordercost,inventoryholdingcostandtransportationcostbyusingtriangularfuzzynumbertorepresentthefuzzycapitalconstraintsandtrapezoidfuzzynumbertorepresentthefuzzystoragecapacitiesconstraints.TheimprovedMADEisusedtosolvethemodelandtheeffectivene

6、ssisconfirmedbyanumericalexample.Simulationexamplesweregivenandcomparisonsweremadebetweenfuzzyresourceconstraintmodelanddeterministicresourceconstraintmodelfor2400stochasticproblems.Atlast,afuzzyjointreplenishmentprogrammingmodelisdesignedtominimizethetotalcostwhiletheminimumorde

7、rcostandholdingcostareregardedasfuzzynumbers.ThetotalcostisdefuzzifiedthroughthecentroidandsigneddistanceapproachandtheMADEisusedtofindtheoptimalsolution.Thetotalcostsofjointreplenishmentobtainedbytwodefuzzifyingmethodsarecomparedandtheprincipletoselecttherightdefuzzifyingmethodw

8、hichcangetaminimaltotalcostisprovidedthr