【摘 要】
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针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题,建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0-1规划模型.采用模糊决策方法处理两个目标函数,尝试基于群体
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，辽宁省博士科研项目
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针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题,建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0-1规划模型.采用模糊决策方法处理两个目标函数,尝试基于群体的增量学习(Population-Based Increased Learning,简称PBIL)算法进行求解.结合模型的特点,利用自然数编码表示合同的匹配结果,按照学习概率大小修复不可行个体.通过对应用实例的计算,以及与遗传算法结果的比较,证明该模型和算法是解决合同优化匹配问题较为理想的方式.
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