【摘 要】
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In order processing in the industrial Internet platform for textile and clothing, assigning optimal order quantities to each factory is the focus and the existing difficulty. The order allocation is a typical NP-hard problem in combinatorial optimization,
【机 构】
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College of Computer Science and Technology,Donghua University,Shanghai 201620,China
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In order processing in the industrial Internet platform for textile and clothing, assigning optimal order quantities to each factory is the focus and the existing difficulty. The order allocation is a typical NP-hard problem in combinatorial optimization, and typical research of this kind is still at the initial stage. This paper aims to improve the optimization approach to select factories and to allocate proper orders to each one. It designs a genetic algorithm by making a deviation constraint rule for the initial population and introducing a penalty function to improve convergence. Remarkably, the objective functions of total cost along with the related constraints undergo optimization in the model. The experimental results indicate that the proposed algorithm can effectively solve the model and provide an optimal order allocation for multi-factories with less cost and computational duration.
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