【摘 要】
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建立以预测需求为导向进行补货的应急物资库存路径问题的模型作为应急物资库存路径问题的通用模型.模型中采用预测需求函数作为补货的基础,避免单独使用OU补货政策导致补货过度僵化脱离实际.运用改进蚁群优化算法对模型进行求解,在蚁群优化算法中结合遗传算法中的多种操作,避免蚁群优化算法过早陷入局部最优,扩大其搜索域从而提高算法的性能.大量算例的计算表明,所提出的改进的蚁群优化算法能够在短时间内收敛;模型中各参数的敏感性分析结果表明:库存持有成本的增加一般会增加目标函数值,缺货成本的陡增不仅会增加目标函数值还会增加计算
【机 构】
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南京财经大学营销与物流管理学院,江苏南京 210046
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建立以预测需求为导向进行补货的应急物资库存路径问题的模型作为应急物资库存路径问题的通用模型.模型中采用预测需求函数作为补货的基础,避免单独使用OU补货政策导致补货过度僵化脱离实际.运用改进蚁群优化算法对模型进行求解,在蚁群优化算法中结合遗传算法中的多种操作,避免蚁群优化算法过早陷入局部最优,扩大其搜索域从而提高算法的性能.大量算例的计算表明,所提出的改进的蚁群优化算法能够在短时间内收敛;模型中各参数的敏感性分析结果表明:库存持有成本的增加一般会增加目标函数值,缺货成本的陡增不仅会增加目标函数值还会增加计算难度.
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