【摘 要】
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构建了一种基于联合补货策略的配送中心选址-库存集成优化新模型,该模型允许存在瑕疵品并导致缺货。设计了一种改进的自适应混合差分蛙跳算法(Adaptive Hybrid Differential
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71531009、71371080);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(15YJA630095)
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构建了一种基于联合补货策略的配送中心选址-库存集成优化新模型,该模型允许存在瑕疵品并导致缺货。设计了一种改进的自适应混合差分蛙跳算法(Adaptive Hybrid Differential Frog Leaping Algorithm, AHDFLA),该算法将差分进化算法的变异操作与蛙跳算法的寻优操作相结合,同时对三种局部寻优策略进行改进,最后增加审判操作来综合提高原始蛙跳算法的收敛速度和全局寻优能力。进而采用AHDFLA算法对该模型进行求解,最后通过对算例中部分参数进行敏感性分析,得出不同参数对总成本的影响,可为企业运营管理提供科学的决策参考。
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