基于遗传算法的闭环物流网络随机规划模型

发布时间：2018-01-07 07:43

  本文关键词：基于遗传算法的闭环物流网络随机规划模型　出处：《计算机集成制造系统》2017年09期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为解决不确定环境下的闭环物流网络设计问题,在消费者需求为随机量的情况下,考虑设施选址和节点间运输路线的决策,采用机会约束规划方法,以物流成本最小化为目标,建立一个闭环物流网络随机规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写了一个基于优先级编码的遗传算法代码,分别利用遗传算法和CPLEX对若干算例的求解结果进行了对比分析,验证了所提算法的可行性,并就需求变化进行了分析,结果表明随机规划模型的决策具有合理性和适用性。
[Abstract]:In order to solve the uncertain closed-loop logistics network design problem in the environment, consumer demand for the random quantity, location and transportation routes between nodes facilities decision-making considerations, by chance constrained programming method to minimize the cost of logistics, the establishment of a closed-loop logistics network stochastic programming model. According to the characteristics of the problem, to MATLAB as a platform to write a code based on priority encoding genetic algorithm, genetic algorithm is used to solve the CPLEX and some examples of the results were compared to verify the feasibility of the proposed algorithm, and analyses the changes in demand, the results show that the stochastic programming model of decision making with rationality and applicability.

【作者单位】： 上海海事大学交通运输学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71431003) 上海海事大学研究生创新基金资助项目(2016ycx066)~~
【分类号】：F252
【正文快照】： 0引言闭环物流是正向物流和逆向物流的集成,具有减少环境污染和节约自然资源的功能,可促进循环经济与可持续发展目标的实现,已受到许多国家的高度重视。当前国内外学者在该领域已经开展了相关研究,如Salema等[1]通过研究多产品管理和需求不确定性,建立了一个通用且有能力限制

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本文编号：1391648