不确定环境下产业链生产与配送协同调度最优化研究

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为有效整合产业链内部资源,提升产业链竞争优势,对产业链生产与配送协同调度优化问题进行了研究,分析问题涉及的三个价值环节,建立其数学模型,并针对调度中存在的生产不确定性问题,进行模型的不确定性补偿,在此基础上,提出一种基于随机模拟、模糊推理、神经网络、启发式算法融合的不确定规划最优化系统。基于该系统,对不确定规划中存在的随机性、并发性与模糊性进行拟合,并通过启发式寻优,求解出不确定环境下产业链生产与配送协同调度问题的最优方案。通过对不同规模问题实例进行仿真实验,结果表明,所构造的系统可较好拟合调度过程中的不确定环境,在此基础上可得出适应性强的方案解,解的质量明显优于生产与配送协同调度遗传算法和生产与配送阶段优化算法。
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