聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題（Joint Replenishment Problem,JRP）就是指多種產(chǎn)品在進(jìn)行聯(lián)合訂購(gòu)時(shí)需要從同一供應(yīng)商獲取或者用同一個(gè)運(yùn)輸工具運(yùn)輸。同一供應(yīng)商的多產(chǎn)品進(jìn)行聯(lián)合補(bǔ)充是為了在滿(mǎn)足需求的條件下總成本達(dá)到最小。在現(xiàn)實(shí)生活中,市場(chǎng)是變幻莫測(cè)的,企業(yè)為了避免這些不確定因素對(duì)經(jīng)營(yíng)的影響,會(huì)提前生產(chǎn)或訂購(gòu)一部分作為庫(kù)存。產(chǎn)品的庫(kù)存成本在企業(yè)流動(dòng)資金中占很大的比例,合理的庫(kù)存管理可以降低庫(kù)存的資金占有率,提高企業(yè)的靈活性。不確定因素會(huì)引起的產(chǎn)品需求的不確定,對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)及制定采購(gòu)計(jì)劃都是不利的。本文對(duì)模糊需求下的聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題進(jìn)行研究,將不確定的需求用梯形模糊數(shù)表示,運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論將JRP問(wèn)題模型轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)模型,用現(xiàn)代化智能算法對(duì)其模型進(jìn)行求解�？紤]需求為模糊量,并且在滿(mǎn)足約束條件的決策前提下,產(chǎn)品的需求用梯形模糊數(shù)進(jìn)行表示,建立關(guān)于多種產(chǎn)品在模糊需求下的JRP問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,JRP問(wèn)題的決策變量有兩個(gè):基本補(bǔ)充周期和每種產(chǎn)品的補(bǔ)充頻率,成本主要從訂貨成本和庫(kù)存成本兩方面考慮,將最小化庫(kù)存總成本作為最終的目標(biāo)函數(shù)。這種模型沒(méi)有多項(xiàng)式算法,用現(xiàn)代優(yōu)化算法進(jìn)行求解的值是最準(zhǔn)確的,混沌優(yōu)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstracts
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
        1.1.1 課題研究的背景
        1.1.2 課題研究的意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 聯(lián)合補(bǔ)充模型研究現(xiàn)狀
        1.2.2 聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 混沌優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀
    1.3 課題的來(lái)源及研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 課題的主要研究?jī)?nèi)容
第2章 模糊需求的聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題
    2.1 聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題
    2.2 聯(lián)合補(bǔ)充的模型及分析
    2.3 模糊需求的聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題
    2.4 本章小結(jié)
第3章 混沌優(yōu)化算法解決聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題
    3.1 混沌優(yōu)化算法基本原理
    3.2 自適應(yīng)混沌蟻群算法解決聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題
        3.2.1 蟻群算法基本原理
        3.2.2 自適應(yīng)混沌蟻群算法在JRP中的應(yīng)用
        3.2.3 數(shù)值實(shí)例
    3.3 混沌差分算法解決聯(lián)合補(bǔ)充問(wèn)題
        3.3.1 差分算法的基本原理
        3.3.2 混沌差分算法在JRP中的應(yīng)用
        3.3.3 數(shù)值實(shí)例
    3.4 數(shù)值比較
    3.5 本章小結(jié)
第4章 應(yīng)用案例
    4.1 應(yīng)用背景
    4.2 系統(tǒng)分析
        4.2.1 系統(tǒng)的功能分析
        4.2.2 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流圖
        4.2.3 系統(tǒng)實(shí)體關(guān)系圖
    4.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.3.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        4.3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    4.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 系統(tǒng)環(huán)境
        4.4.2 庫(kù)存決策
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]混沌優(yōu)化算法在TSP問(wèn)題的應(yīng)用[J]. 桂傳志.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào). 2016(21)
[2]基于改進(jìn)蟻群的路徑導(dǎo)航算法[J]. 鄭慧君,陳俞強(qiáng).  控制工程. 2016(04)
[3]資源約束下飛機(jī)消耗件隨機(jī)型聯(lián)合補(bǔ)充研究[J]. 張帥,滕克難,徐吉輝,李季穎.  電光與控制. 2016(02)
[4]改進(jìn)交互式蟻群算法及其應(yīng)用[J]. 黃永青,楊善林,梁昌勇.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2016(12)
[5]基于改進(jìn)的混沌蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化研究[J]. 侯文哲,陳樂(lè)瑞,孔金生.  計(jì)算機(jī)仿真. 2015(02)
[6]供應(yīng)鏈庫(kù)存的模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃模型[J]. 李成嚴(yán),林英麗,趙紹航.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2014(17)
[7]一個(gè)修改的混沌蟻群優(yōu)化算法[J]. 劉樂(lè)柱,張季謙,許貴霞,梁立嗣,黃守芳.  物理學(xué)報(bào). 2013(17)
[8]基于雙混沌映射改進(jìn)的人工魚(yú)群算法[J]. 祁俊,趙慧雅,李明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2012(09)
[9]自適應(yīng)混沌蟻群算法的糧食應(yīng)急路徑優(yōu)化研究[J]. 肖樂(lè),吳相林,甄彤.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(24)
[10]一種新的基于logistic混沌映像的自適應(yīng)混沌蟻群優(yōu)化算法求解動(dòng)態(tài)車(chē)輛路徑問(wèn)題[J]. 徐洪麗,錢(qián)旭,岳訓(xùn),馬長(zhǎng)安,劉康.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(06)



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