【摘 要】
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针对绿色供应链伙伴选择中的典型高维目标优化问题,以运营成本、配送时间、产品质量和绿色度为优化目标,建立三阶段绿色供应链网络优化模型,提出一种角度惩罚距离(APD)精英策
【机 构】
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浙江工业大学经贸管理学院; 浙江工业大学教育科学与技术学院; 浙江工业大学计算机科学与技术学院; 浙江工业职业技术学院商贸学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472366,6379077)资助;浙江省自然科学基金项目(LY17F020022)资助;浙江省重大科技计划项目(2018C01080)资助
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针对绿色供应链伙伴选择中的典型高维目标优化问题,以运营成本、配送时间、产品质量和绿色度为优化目标,建立三阶段绿色供应链网络优化模型,提出一种角度惩罚距离(APD)精英策略的高维目标优化算法NS-RVEA进行求解.该算法对APD机制仅使用分解策略优化种群,忽略个体间Pareto关系,易导致种群退化等不足进行改进,引入非支配排序方法,先对子种群内个体进行Pareto非支配排序,再通过APD机制对剩余个体进行筛选,在维持种群多样性的同时提高选择压力和收敛速度.仿真结果表明,NS-RVEA具有收敛性强、全局性好和计算复杂度低等优点,所得解集在IGD*指标、Pareto最优解平均个数和算法运行时间等多个方面均优于MOGA、NSGA-II、MOEA/D和RVEA.
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