基于粒子群算法的库存—路径问题研究

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1、2010届本科毕业设计(论文)题目：基于粒子群算法的库存——路径问题研究学院：经济与管理学院专业：工业工程班级：0601班姓名：许洁指导教师：吴斌起讫日期：2010.04-2010.06南京工业大学本科生毕业设计（论文）基于粒子群算法的库存——路径问题研究摘要库存——路径问题(InventoryRoutingProblem，IRP)是供应商库存管理（VMI）模式下的核心问题，通过协调库存控制与运输调度，使库存和运输等综合物流成本最低。本文深入分析IRP问题国内外研究现状，对IRP问题的分类、各种建模方法及求解方法进行总结。在此基础上研究了多周期确定需求下的库存路径问题，建立了混合整

2、数规划模型。研究了粒子群算法对该模型的优化求解；基于整数编码方法，使用随机初始化的方法产生初始解，为了提高算法的性能，引入四种惯性权重调整策略和两种学习因子调整策略。基于Matlab编程进行实验仿真，使用离线性能和在线性能对算法进行评价。讨论了算法的迭代次数、惯性权重调整策略等参数对算法性能的影响，找出了解决该类问题的适合参数。并与遗传算法、经济订货批量法的优化结果进行了比较，结果表明粒子群算法是求解IRP问题的有效算法。关键词：库存路径问题，粒子群算法，数学建模，Matlab编程Ⅰ摘要ResearchonInventoryRoutingProblemBasedonParticle

3、SwarmOptimizationAlgorithmABSTRACTInventoryroutingproblems(IRP)arecoreissuesofVendorManagedInventory(VMI),whichaimstominimizetheintegrativecostofinventoryandtransportationthroughcoordinatinginventorycontrolandtransportationplans.ThispaperfirstlysurveysthecurrentresearchofIRPathomeandabroad,the

4、nsummarizesandclassifiesallkindsofIRPmodelandoptimizationalgorithm.Next,akindofmulti-periodinventoryroutingproblemwithdeterminateneedisstudied,andamixedintegerprogrammingmodelbasedontheproblemisbuilt.Particleswarmoptimization(PSO)algorithmisproposedtooptimizethemodel.Thesolutionisencodedininte

5、gerandisinitializedrandomly.InordertoimprovetheperformanceofPSO,fourkindsofstrategieswhichareusedtoadjusttheparameterofinertiaweightofthePSOalgorithmandtwokindsoflearningstrategiesareincorporatedintothealgorithm.ThealgorithmisimplementedinMatlab,anditisevaluatedbytwocriterions:on-lineperforman

6、ceandoff-lineperformance.Theeffectofdifferentparametervaluesaboutiteration,inertiaweightandsoonarediscussedintheexperience，andtheappropriateparametersarefound.Acomparisonwiththetraditionaleconomicorderquantityandgeneticalgorithmsshowsthattheparticleswarmoptimizationoutperformsothersandiseffect

7、iveforsolvingIRP.KeyWords：Inventory-RoutingProblem;ParticleSwarmOptimization;MathematicalModel;MatlabProgrammingⅡ目录目录摘要..............................................................ⅠABSTRACT..............................................