【摘 要】
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研究了需求不确定下容量限制工厂选址问题.在考虑需求点的实际情况后,根据各点不确定需求的变化而改变工厂的生产规模限制,建立设置分段的生产规模的容量限制工厂选址模型.使用联系数和区间灰数理论对不确定的需求进行预测.为了求解该问题,对传统人工蜂群算法的编码、更新、搜索和追随策略进行了改进.最后进行数值实验,将新算法与遗传算法、萤火虫算法、粒子群算法和海鸥算法进行对比.结果表明,改进后的人工蜂群算法有更好的优化效果,在求解容量限制的选址问题上具有可行性和有效性.
【机 构】
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上海理工大学 管理学院,上海 200093
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研究了需求不确定下容量限制工厂选址问题.在考虑需求点的实际情况后,根据各点不确定需求的变化而改变工厂的生产规模限制,建立设置分段的生产规模的容量限制工厂选址模型.使用联系数和区间灰数理论对不确定的需求进行预测.为了求解该问题,对传统人工蜂群算法的编码、更新、搜索和追随策略进行了改进.最后进行数值实验,将新算法与遗传算法、萤火虫算法、粒子群算法和海鸥算法进行对比.结果表明,改进后的人工蜂群算法有更好的优化效果,在求解容量限制的选址问题上具有可行性和有效性.
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