發(fā)布時間：2019-07-01 13:18

【摘要】：為求解以混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)模型表征的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)(Agri-food Supply Chain Network,ASCN)優(yōu)化設(shè)計問題,提出了基于混合粒子群算法(Particle Swarm Algorithm,PSA)的優(yōu)化方法。分別將單鄰域搜索和簡化變鄰域搜索作為局部搜索技術(shù)嵌入PSA中構(gòu)建了兩種混合PSAs。由混合PSA搜索MIP中二元決策變量,隨后由LINGO求解MIP導(dǎo)出的線性規(guī)劃問題并獲取解。以陜西蘋果產(chǎn)業(yè)集群的ASCN設(shè)計及其修改案例為例,驗證了基于混合PSA優(yōu)化方法的有效性。案例計算結(jié)果對比表明,增加局部搜索可顯著增強(qiáng)PSA全局尋優(yōu)能力,且簡化變鄰域搜索在改善PSA全局搜索能力上優(yōu)于單鄰域搜索。
[Abstract]:In order to solve the optimization design problem of agricultural supply chain network (Agri-food Supply Chain Network,ASCN) represented by mixed integer programming (MIP) model, an optimization method based on hybrid particle swarm optimization (Particle Swarm Algorithm,PSA) is proposed. Two hybrid PSAs. are constructed by embedding single neighborhood search and simplified variable neighborhood search as local search techniques into PSA. The binary decision variables in MIP are searched by hybrid PSA, and then the linear programming problem derived from MIP is solved by LINGO and the solution is obtained. Taking the ASCN design and modification of Shaanxi apple industrial cluster as an example, the effectiveness of the hybrid PSA optimization method is verified. The comparison of the case results shows that increasing the local search can significantly enhance the global optimization ability of PSA, and simplifying the variable neighborhood search is superior to the single neighborhood search in improving the global search ability of PSA.
【作者單位】： 南京財經(jīng)大學(xué)糧食安全與戰(zhàn)略研究中心;東南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會科學(xué)研究青年基金資助項目(11YJC790297,09YJC901) 江蘇省哲學(xué)社會科學(xué)基金資助項目(11EYD033)
【分類號】：F324

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2508511