【摘要】：本文主要從模型的改進與算法求解兩方面對供應鏈進行研究,主要研究內容如下:(1)分析了供應鏈網絡結構,建立了單商品流下、確定需求的三層供應鏈網絡模型,分別給出了制造商、零售商以及需求市場滿足的最優(yōu)化條件,進而得到整個供應鏈網絡在均衡狀態(tài)下需要滿足的變分不等式.考慮到修正投影法嚴重依賴于Lipschitz常數、迭代步長、兩次投影計算困難等缺點,用改進的粒子群優(yōu)化算法進行求解,通過四個算例,將結果、收斂速度、求解精度與蜂群算法、標準粒子群算法、以及同步改變學習因子的粒子群優(yōu)化算法進行比較與分析,驗證了改進的粒子群優(yōu)化算法在解決供應鏈網絡均衡問題中的有效性與優(yōu)越性.(2)考慮到在實際的生產需要中企業(yè)往往面對的是消費者需求隨機、企業(yè)與企業(yè)間承諾交貨時間,以及市場中商品多元化的因素,建立了隨機需求下,制造商承諾交貨時間的多商品流供應鏈網絡模型,分別對制造商、零售商以及需求市場的相互決策條件進行了分析,從而得到該模型在均衡時滿足的變分不等式.給出兩個算例,通過改進的粒子群優(yōu)化算法進行計算,并且將收斂速度,精度與其余三種算法進行對比分析,并且結果中驗證了模型的合理性.
【學位授予單位】：成都信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F274;TP18
【圖文】：

成都信息工程大學碩士學位論文的變分不等式，利用變分不等式與非線性互補問題的關系，將均衡狀態(tài)下的變分不等式轉化為無約束優(yōu)化問題，給出算例用粒子群優(yōu)化算法進行求解并與其余方法進行對比.第五章我們對全文進行了總結，分析模型與算法優(yōu)點與局限性，指出了進一步的研究方向.本文的研究思路如下圖所示：

成都信息工程大學碩士學位論文子自身從定義到當前迭代所搜索到的最好位置 pbest，另一個子從定義到當前迭代搜索到的最優(yōu)位置 gbest. 如圖 2-1 所示optimum 處，在第k 次迭代時第i個粒子有自身的速度kv1，pbes中個體極值中的最優(yōu)位置，它將賦予該粒子一個向其移動的是全部粒子個體極值中的最優(yōu)位置，它也賦予該粒子一個向其k 次迭代時，在速度kv1、kv2、kv3同時的影響下，該粒子將會動，在第 k 1次迭代時，粒子仍然按照這種運動模式前進. 總周而復始的迭代更新，最終使得所有粒子都朝著最優(yōu)目標快速度為零，或者所有的目標函數的適應度值都相等，最終找

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本文編號：2737471