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1、基于遗传算法的供应链多级库存优化控制//.paper.edu-1-中国科技论文在线基于遗传算法的供应链多级库存优化控制校梦琪，周晓光**作者简介：校梦琪（1990-），女，硕士研究生，主要研究方向为现代控制理论及其在自动化物流系统中的应用通信联系人：周晓光（1957-），男，教授，主要研究方向：物流工程（北京邮电大学自动化学院，北京100876）5摘要：在现代化物流业发展中，库存管理依然很重要。区别于主要致力于研究经济批量订货的模型，随着科技的发展，库存问题可以依托于新型智能控制范畴，如退火算法、遗传算法、学习控制、模糊控制等。本文采用具有在全域范围内寻找最
2、优解能力的遗传算法来研究库存的最小成本。和传统的遗传算法不同，本文对遗传算法进行了调整与改进，采用基于随机交叉概论的多点交叉操作，从而使得个体两两交叉不重复。终止条件为两个个体满足交叉概论，10之后基因将无法进行交叉操作。这种调整可以使搜索适应度高的后代的能力加强。在变异操作中逐贷减少变异率。为避免早熟现象，本文遗传算法加强了全局搜索，并且在选择最佳参数组合的过程中引入TOPSIS的多准则评估办法，该法可用于在多不确定因素的影响下，选择最优的组合。此外，考虑缺货惩罚，最大限度完善库存控制算法。关键词：控制科学与工程；供应链；遗传算法；TOPSIS多准则评估1
3、5中图分类号：TP273.1SupplyChainMultistageInventoryOptimalControlBasedonGeneticAlgorithmsXiaoMengqi,ZhouXiaoguang20(AutomationSchool,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications)Abstract:Inthedevelopmentofmodernlogisticsindustry,inventorymanagementisstillveryimportant.Differentfromthemod
4、elwhichisfocusonstudyingeconomicquantities,withthedevelopmentofscienceandtechnology,thestockissuecanrelyonnewIntelligentControlCategory,forexample,AnnealingAlgorithm,GeneticAlgorithms,LearningControl,Fuzzy25Control.Inthispaper,weusetheGeneticAlgorithmswhichhastheabilitytofindtheopt
5、imalsolutionwithinthescopeofthewholeregiontostudytheminimumcostofinventories.Differentfromtraditionalgeneticalgorithms,weadjustandimprovethegeneticalgorithmsinthispaper,usingmulti-pointcrossoveroperationbasedonarandomizedcrossoverIntroduction,tomakeIndividualistwenty-twocrossanddoe
6、snotrepeat.Terminationconditionsarethetwoindividuals30meetingcrossIntroduction,andthenthegenewillnotbecross-operating.Thisadjustmentcanstrengthenthecapacityoftheposteritywithhighsearchfitnessandgenerationallyreducethemutationrateinmutationoperation.Inordertoavoidpremature,thegeneti
7、calgorithminthispaperhasstrengthenedtheglobalsearch,andintroducetheTOPSISmulti-criteriaassessmentmethodsintheprocessofselectingthebestcombinationofparameters.TheTOPSISmulti-criteria35assessmentmethodscanuseforselectingtheoptimalcombinationundertheinfluenceofmultipleuncertainties.In
8、addition,consideringthesho
