基于遗传算法的协议库存分配问题的研究应用-论文.pdf

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1、基于遗传算法的协议库存分配问题的研究应用冯曙明江翠李双喜l江苏电力信息技术有限公司江苏南京210009【摘要】协议库存采m_C-要由合同签订、合同匹配两个环节构成。合同签订是根据未来一定时间内物资采购需求的预测数量，按不同的物资标段通过统一招标，确定多个供应商，并签订框架采购合同(采购意向)。合同匹配环节当产生实际项目物资需求时，根据多个供应商的中标比例平衡分配需求，由于中标比例的差异，在现行的自动匹配程序容易出现前期执行合同时份额大的供应商独占的情况。用户只能通过手工方式进行分配处理，结果往往不准确。因此需要研究相应的算法，实现多需求多个目标的匹配问题，满足多个供应商

2、的进度同步提升需求。本文基于整数规划基本理论，通过分析建立模型及遗传算法来实现协议车存自动匹配方方案，案例结果表明协议库存分配问题使用遗传算法求解能获得比较科学的优化结果。【关键词】协议库存自动匹配进度均衡遗传算法中图分类号：TP212．9文献标识码：A文章编号：1009-4067(2014)18—278—03引言近年来，随着国家电网公司“三集五大”体系的建设，以及省公司嚣=)c=(乏)．．因此第i爪供应商当前累计进度为“建设一流配网”的总体部署，公司对农配网物资的集中调配和及时供应提出了更高要求。为落实公司“建设一流配网”的要求，以“科学、i：1．．．．，m因此，协议

3、库存分配问题可建立如下数学高效、公平”的原则对配网物资管理工作的开展进行指导，是实现网架坚强、装备优良、运行安全、供电可靠、经济高效、智能友好、服务优目标函数：质的配网运营目标的基础。胁(maxiFi-min~Fi＆协议库存的计划分配受到地区分布、物资需求总量、工程配套前期厂家、产品质量和厂家涉法问题等各方因素的影响。为兼顾公平和高效(二)协议库存匹配算法的分配目标，根据采购招标的模式、物资种类和需求量、社会关注度情根据以上模型可以将协议库存分配问题转换成O一1整数规划问题。况制定相应的分配计划规则，构建不同优先级的分配偏差最小化目标，启发式算法是相对于最优算法提出的，

4、包括禁忌算法、模拟退火算法、实现物资采购计划全面、逐级、有序分配。遗传算法和人工神经网络启发式算法。一个问题的最优算法求得该问题目前协议库存匹配环节不能满足新的管理要求，不能兼顾区域和进每个实例的最优解，而启发式算法则可以认为是一种基于直观或经验构度的均衡，算法单一，计算出来的结果需要人为复核匹配，从而导致整造的算法，在可以接受的花费(指计算时间、占用空间等)下给出待解决个供应链采购周期变长，影响需求单位业务及时陛。同时不能做到对执优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏移程度不一行结果进行全面分析和评价，对决策过程中出现的偏差溢出做出解释，定事先可以预计。

5、在大部分的非线性规划问题中，最优化算法的计算时不能最优满足公平性和经济性的指标。为此，本文引入整数规划基本理间是无法忍受的，而且要想保证一定能找到最优解，我们很有可能要用论，通过分析建立模型及遗传算法来实现协议库存自动匹配方案。到穷举法，这显然是不实际的。启发式算法却可以在能接受的花费下找一、协议库存匹配问题到一个近似解。从工程实际的角度来看，在一定误差范围内的近似解都协议库存采购主要由合同签订、合同匹配两个环节构成。合同签订是可以接受的。本文即是采用遗传算法来解决协议库存分配问题。是根据未来一定时间内物资采购需求的预测数量，按不同的物资标段通遗传算法最优化问题的主要求

6、解步骤如下图：过统一招标，确定多个供应商，并签订框架采购合同(采购意向)。合同匹配环节当产生实际项目物资需求时，根据多个供应商的中标比例平衡分配需求，由于中标比例的差异，在现行的自动匹配程序容易出现前期执行合同时份额大的供应商独占的情况。用户只能通过手工方式进行分怨鼢髅黎配处理，结果往往不准确。因此需要研究相应的算法，实现多需求多个目标的匹配问题，满足多个供应商的进度同步提升需求。图1遗传算法的过程(一)协议库存匹配模型由于遗传算法的选择策略会造成求解结果陷入局部最优而导致算假设提报了一批需求计划，金额分别为al,az⋯a分配给in个供应法“早熟”，因此，本文中引入交叉

7、概率以及变异概率自适应方法来对商，每个供应商总的中标金额为6，6：，，b，到当前批次为止m个供应控制算法进度，扩大解的搜索范围，减缓算法的收敛速度，以期达到较商分配进度为c。，c2，，Cm．协议库存匹配问题即是将该批需求计划金额尽好的求解结果。其中交叉概率以及变异概率自适应公式如下：可能按每个供应商所占的中标比例均衡分配。0．8*f'~-f知gP：设为n×1矩阵，曰为m×l矩阵，c为m×1矩阵，为m×，l矩．0．1，，