求解敏捷供应链调度优化问题的混合遗传算法
敏捷供应链插单调度优化的启发式算法
龙源期刊网
敏捷供应链插单调度优化的启发式算法
作者：王建华,李南,黄贤凤,郭慧
来源：《计算机应用》2010年第10期
摘要:针对在敏捷供应链已有生产计划基础上进行的插单调度问题,以单工厂和多供应商组成的两级供应链系统为研究对象,采用时间槽表示可用调度时间,以最小化供应链总成本为目标,建立了调度优化问题的整数规划(IP)模型,设计了求解该模型的逐批选优启发式(OOSH)算法。
通过算例将其与距离优先和作业周期优先决策算法比较,验证了启发式算法的有效性,显示了敏捷供应链协同调度可以有效提高供应链的市场竞争力。
关键词:供应链;插单调度;优化;时间槽;启发式算法。
改进遗传算法求解混合流水装配作业调度问题
ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ． Ｔ ｈｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ｉ ｔ ｓ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｓ ｉ ｏ ｎ ｗｉ ｔ ｈ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍｓ ｗｉ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｔ ｉ ｓ ｔ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ｇ ｒ ｅ ｅ ｄ ｙ ｄ ｅ ｃ ｏ ｄ ｅ
０ 引言
在汽车 、 液 晶面板等产品装 配生产过程 中， 其生产线通 常是混合流水式生产，特 点是多 品种 ，小批量，产 品类型和 尺寸 不断变换 。在这 一类混合流 水装配生产线 的运 作过程 中 ，最 关键 的 问 题 是 装 配 生 产 线 的平 衡 问题 以及 相 关 的 作业 调度 问题 。本 文只研究混合流 水装配生产线 的调度 问
Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ Ｖ ｏ １ ． ２ ９ ， Ｎ ｏ ． ９ ， ２ ０ １ ３
文章编号：１ ０ ０ ７ － ７ ５ ７ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ９ — ０ ０ ５ ８ — ０ ４
技 术交 流
微 型 电脑应 用
关键 词：装配作 业调 度；液 晶面板 ；遗传 算法 ；精 英保 留 中图分类号：Ｔ Ｈ１ ６ ，Ｔ Ｐ ３ １ ２ 文献标志码 ：Ａ
最新 改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度的几个
改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度的几个方法本文转载《商业研究》作者简介：孔令夷（1977-），男，山东烟台人，西安邮电大学管理工程学院副教授，研究方向：敏捷制造、供应链管理、生产运营管理、计算智能、工业工程与管理。
基金项目：国家自然科学基金项目，项目编号：71102149；国家社会科学基金项目，项目编号：11CJY064；工信部通信软科学研究项目，项目编号：2013R01-2；部人文社会科学研究项目，项目编号：12YJC790084；陕西省教育厅专项科研计划资助项目，项目编号：12JK0056；西安邮电大学青年教师科研基金项目，项目编号：ZL2011-22。
知识世纪已来临，企业间竞争升级为供需链间竞争，产品制造模式和方式都发生实质性转变。
全球化及不确定性客户需求的外部市场环境，对供需链提出了敏捷性的客观要求，敏捷供需链（Agile Supply Chain，简称ASC）ASC成为全球供需链转型升级的首选捷径，以及商业界和理论界的近期研究热点。
作为新世纪供应网络的全新模式，ASC整合精益生产、并行工程等先进制造技术及理念，在高度竞合、动态多变的外部商业环境中，集成供应商、制造商、服务商、外包商、经销商等成员企业，快速实时响应外界商机和需求变化。
ASC区别于传统供应链的最大特点是基于虚拟化运作方式，快速动态调度供应链成员企业所有可用资源，包括资源组合、调整、配置及解散。
若要成功调度供需链资源，不但需要ICT技术、现代管理方法、强大的网络基础等，而且时段等瓶颈资源调度技术也是必不可缺的前提要件，即在ASC的稀缺时段资源约束下，怎样选择、组织、配置ASC资源，确定有效的进货、生产、储存、运输、销售、服务协同调度计划，以最低成本完成复杂多变的订单作业。
一、相关研究述评很多学者已展开ASC进产存运销的调度研究，成果颇丰。
在知网搜索主题为“敏捷供需链”及“调度”的2000年以来文献有83篇；在EI数据库中做同样查新，得到外文61篇；在Springer数据库中也做同样查新，得到16篇；经过比对，EI库与Springer库有5篇重复者，有效外文文献合计72篇，因此中外文相关文献共计155篇。
遗传算法在组合优化中的解决方案
遗传算法在组合优化中的解决方案在当今数字化和智能化的时代，组合优化问题在众多领域中频繁出现，如物流配送路径规划、生产调度安排、资源分配等。
这些问题的求解往往具有挑战性，因为可能的解决方案数量众多，难以通过穷举法来找到最优解。
而遗传算法作为一种强大的优化工具，为解决组合优化问题提供了独特而有效的途径。
首先，让我们来理解一下什么是组合优化问题。
简单来说，就是在给定的有限集合中，找出满足某些约束条件并且使得某个目标函数达到最优值的组合。
例如，在物流配送中，要从多个仓库向多个客户点配送货物，需要确定最佳的配送路线，使得运输成本最低、时间最短；在生产线上，要安排多个产品的生产顺序，以最小化生产周期或最大化设备利用率。
遗传算法的基本思想来源于生物界的自然选择和遗传机制。
它把问题的解看作是“个体”，多个个体组成“种群”。
通过模拟生物的遗传、变异和选择过程，种群不断进化，逐渐逼近最优解。
在遗传算法中，第一步是编码。
就是将问题的解用一种合适的形式表示出来。
常见的编码方式有二进制编码、整数编码等。
比如对于旅行商问题（TSP），可以用城市的访问顺序来编码。
接下来是生成初始种群。
这通常是随机生成的一组解。
然后，通过适应度函数来评估每个个体的优劣。
适应度函数是根据问题的目标来定义的，它的值越大，表示个体越优。
在选择操作中，优秀的个体有更高的概率被选中，进入下一代种群。
常见的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
被选中的个体通过交叉和变异产生新的个体。
交叉是两个个体交换部分基因，从而产生新的组合；变异则是对个体的某些基因进行随机改变，增加种群的多样性。
遗传算法在解决组合优化问题时具有许多优势。
其一，它具有全局搜索能力。
不像一些传统的优化算法容易陷入局部最优解，遗传算法通过种群的多样性和不断的进化，能够在整个解空间中进行搜索，更有可能找到全局最优解。
其二，它对问题的性质要求较低。
不需要问题具有连续性、可导性等性质，对于复杂的、非线性的组合优化问题也能适用。
毕业设计物流调度中的混合人工智能算法
毕业设计物流调度中的混合人工智能算法目录摘要 0Abstract (2)1 引言 (4)2 车辆优化调度问题的描述 (6)2.1 组合优化问题的描述 (6)2.2 车辆调度问题的数学模型 (6)3 主要人工智能群算法研究 (8)3.1 人工鱼群算法原理及其模型 (9)3.1.1 人工鱼群算法原理 (9)3.1.2 人工鱼群的数学模型 (10)3.1.3 人工鱼群算法 (14)3.2 人工蜂群算法及其模型 (15)3.2.1 人工蜂群算法原理及数学模型 (15)3.2.2 人工蜂群算法步骤 (17)4 人工鱼群算法在VRP问题上的改进 (19)4.1 人工鱼群算法的传统处理方法 (19)4.1.1 初始化种群 (19)4.1.2 食物浓度的计算 (21)4.1.3 人工鱼行为的设计 (22)4.1.4 行为选择 (25)4.1.5公告栏 (26)4.2 传统处理方法的改进 (26)4.2.1 基于相似片段的距离 (26)4.2.2 基于相似片段距离的人工鱼觅食行为 (27)4.2.3 人工鱼视域的改变 (28)4.3传统处理方法与改进的方法的实验对比分析 (28)4.3.1 实验参数的设置 (29)4.3.2 实验结果及对结果的分析 (29)5 混合人工蜂群—鱼群算法及VRP应用研究 (32)5.1人工蜂群算法和人工鱼群算法的优缺点分析 (32)5.2 混合人工智能算法的设计 (34)5.3 混合人工蜂群—人工鱼群算法示意图 (35)5.4 混合人工蜂群—人工鱼群算法的实现 (35)5.5 基于混合人工蜂群—人工鱼群算法的VRP问题求解 (36)5.5.1 人工蜂行为的设计 (36)5.5.2 公告栏 (37)6 混合人工智能算法的实验结果分析 (38)6.1混合人工智能算法的参数设置 (38)6.2三种人工智能算法的实验结果 (38)6.3 实验结果的分析 (40)7 结束语..................................................................... 错误!未定义书签。
遗传算法与混合整数规划的结合在供应链优化中的应用
遗传算法与混合整数规划的结合在供应链优化中的应用随着全球化的发展，供应链管理变得越来越重要。
供应链优化旨在通过合理的资源配置和流程设计，提高供应链的效率和降低成本。
在供应链优化中，遗传算法和混合整数规划是两种常用的优化方法。
本文将探讨这两种方法的结合在供应链优化中的应用。
一、遗传算法在供应链优化中的应用遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等基本生物学原理，寻找问题的最优解。
在供应链优化中，遗传算法可以用于解决以下问题：1. 供应链网络设计：通过遗传算法，可以确定供应链中的节点和路径，以最小化总体成本或最大化总体利润。
遗传算法可以考虑多个因素，如运输成本、库存成本和服务水平等，从而找到最佳的供应链网络设计方案。
2. 供应链路径选择：在供应链中，存在多条路径可以选择，遗传算法可以帮助确定最佳路径，以最小化运输成本和时间。
通过模拟进化过程，遗传算法可以找到最佳路径组合，从而提高供应链的效率。
3. 供应链库存管理：库存管理是供应链优化中的一个重要问题。
通过遗传算法，可以确定最佳的库存策略，以最小化库存成本和缺货风险。
遗传算法可以考虑供应链中的各种因素，如需求波动、供应不确定性和服务水平要求等，从而找到最佳的库存管理方案。
二、混合整数规划在供应链优化中的应用混合整数规划是一种数学优化方法，用于解决同时包含连续变量和整数变量的优化问题。
在供应链优化中，混合整数规划可以用于解决以下问题：1. 生产计划调度：在供应链中，生产计划调度是一个关键问题。
通过混合整数规划，可以确定最佳的生产计划，以最大化产能利用率和最小化生产成本。
混合整数规划可以考虑多个因素，如生产能力、订单需求和生产时间等，从而找到最佳的生产计划调度方案。
2. 供应链配送优化：在供应链中，配送优化是一个重要问题。
通过混合整数规划，可以确定最佳的配送方案，以最小化配送成本和配送时间。
混合整数规划可以考虑多个因素，如运输距离、货物容量和配送时间窗口等，从而找到最佳的供应链配送方案。
云计算环境中优化混合遗传算法的资源调度研究
势［ ３ ］ 。近 年来 ， 对 遗传算 法 的应用 发展 迅速 ， 尤 其 适 用 于 解 决 科 学 和 工 程 领 域 中 的 复 杂 问 题 。然 而 ， 在 解 决 高 维 函 数 优 化 问题 中 ， 由 于存 在 一 些 严 格 的 限 制 条 件 ， 导 致 了传 统 遗 传 算 法 的低 效 。 因此 ， 本 文 提 出一 种 优 化 混 合 遗 传 算
一
收敛时 间长 、 资 源利 用 率 低 、 平 均 任 务 花 费 时 间长 等 问
题 。
Hale Waihona Puke 可 以创 建 一 个 新 集 合 一 ｛ ｔ ， ｔ 。 … ． ．， ｔ ｝ ， ≤ ， 称 其 为 并 行 向量 集 。 ｔ 是 一 个 向量 ， 它 包 括 集 合 Ｔ 的 一 个 或 多
算法作 为启 发式 算 法 ， 在 组 合 优 化 方 面 显 示 了 特 殊 优
测 试时 ， ｔ 将 调用 ｔ 的 函数 ， 或ｔ 是否被执行 由 ｔ 决定 。 后 者 意 味 着 环 境 的 冲突 或 任 务 间 的并 发 冲突 。 如 在 性 能 测 试 中， ｔ 应 该 被 Ａｐ ａ ｃ ｈ ｅ 服务器支持 ， 但ｔ 想要 Ｉ Ｉ Ｓ服 务 器 ， 或
问题 。
关键 词 ： 混合遗 传算法 ； 云计 算 ； 资 源调度 ； 精英 因子
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． ¨９ ０ ７ ／ ｒ ｊ ｄ ｋ ． １ ６ ２ ０ ８ ２
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ １ ２
文 献标 识 码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ６ ） ０ １ １ － ０ ０ ５ ３ － ０ ３ 指 任 务 在 数 据 和控 制 上 的 相 关 。 例如 ， 当 作 函 数 依 赖 相 关
使用遗传算法进行供应链优化的技巧
使用遗传算法进行供应链优化的技巧供应链是现代企业运营中至关重要的一环。
优化供应链可以提高企业的效率和竞争力。
而遗传算法作为一种优化算法，可以应用于供应链优化中，帮助企业找到最佳的决策方案。
本文将介绍使用遗传算法进行供应链优化的技巧。
一、遗传算法简介遗传算法是模拟自然界的进化过程，通过模拟遗传、变异和选择等操作，搜索问题的最优解。
遗传算法具有全局搜索能力和并行处理能力，适用于求解复杂的优化问题。
二、供应链优化问题供应链优化问题涉及到多个环节和多个决策变量，例如供应商选择、库存管理、运输规划等。
这些决策变量之间相互影响，互相制约，使得问题的求解变得复杂。
遗传算法可以通过优化决策变量的组合，找到最佳的供应链配置方案。
三、遗传算法在供应链优化中的应用1. 初始化种群：在遗传算法中，首先需要随机生成一组初始解，称为种群。
在供应链优化中，可以根据实际情况生成一组初始的供应链配置方案。
2. 适应度函数设计：适应度函数用于评估染色体的优劣程度。
在供应链优化中，适应度函数可以根据企业的目标和约束条件来设计。
例如，可以考虑成本、交货时间、库存水平等指标，使得适应度函数能够反映企业的综合效益。
3. 选择操作：选择操作是指根据适应度函数的评估结果，选择优秀的染色体作为下一代的父代。
在供应链优化中，可以采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法，使得适应度较高的供应链配置方案有更大的概率被选择。
4. 交叉操作：交叉操作是指将两个父代染色体的部分基因进行交换，生成新的子代染色体。
在供应链优化中，可以通过交叉操作实现不同供应链配置方案之间的信息交流和融合，产生更优的子代。
5. 变异操作：变异操作是指对染色体的某些基因进行随机的变化，引入新的基因组合。
在供应链优化中，变异操作可以增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
例如，可以对供应商的选择进行变异，引入新的供应商。
6. 繁殖和进化：通过选择、交叉和变异等操作，生成新的子代染色体，并替代原有的染色体。
基于遗传算法对供应链订购问题的研究
基于遗传算法对供应链订购问题的研究作者：张波梁哲莫淇皓马龙来源：《现代信息科技》2021年第14期摘要：针对生产企业原材料的订购规划类问题，首先运用公式法评估企业生产的重要性，运用Excel软件得出50家最重要的供应商，其次运用遗传算法构建了最优订购方案模型，综合运用了MATLAB、Excel等软件进行问题的求解，得出了最少供应商的结果，最后结合实际给出合理化建议。
文章在分析供应链的需求的基础上，运用遗传算法解决了生产企业原材料的订购问题。
关键词：供应链;遗传算法;公式法;评价模型;规划模型中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）14-0170-04Abstract： Aiming at the ordering planning of raw materials in production enterprises， this paper first uses the formula method to evaluate the importance of enterprise production， obtains 50 most important suppliers by using Excel software， then constructs the optimal ordering scheme model by using genetic algorithm， comprehensively uses MATLAB， Excel and other software to solve the problem， and obtains the result of the least suppliers. Finally， combine with practice，some reasonable suggestions are given. Based on the analysis of the demand of supply chain， this paper uses genetic algorithm to solve the ordering problem of raw materials in production enterprises.Keywords： supply chain; genetic algorithm; formula method; evaluation model; planning model0 引言供应链管理的概念是在八十年代中期提出的，当时管理者普遍单方面优化了供应链的管理，以一种独立的管理模式实现了企业的生产链和配送，提高了企业的经济效益和社会效益，但这种企业管理方式并没有达到预期的效果。
用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究
用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究随着物流行业的不断发展，物流配送路径优化问题成为了一个备受关注的研究领域。
混合遗传算法作为一种优化算法，被广泛应用于物流配送路径优化问题的求解中。
本文将介绍混合遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用。
一、物流配送路径优化问题的定义物流配送路径优化问题是指在满足各种约束条件的前提下，寻找一条最优的配送路径，使得物流成本最小化，配送效率最大化。
这个问题在实际应用中非常重要，因为它直接关系到物流企业的经济效益和客户满意度。
二、混合遗传算法的原理混合遗传算法是一种基于遗传算法和局部搜索算法的优化算法。
它的基本原理是将遗传算法和局部搜索算法相结合，通过遗传算法的全局搜索能力来寻找全局最优解，然后通过局部搜索算法来优化局部解，从而得到更优的解。
三、混合遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用混合遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用主要包括以下几个步骤：1.问题建模：将物流配送路径优化问题转化为一个数学模型，包括目标函数、约束条件等。
2.参数设置：设置混合遗传算法的参数，包括种群大小、交叉概率、变异概率等。
3.初始化种群：随机生成一定数量的初始解，作为种群的初始状态。
4.遗传操作：通过选择、交叉和变异等遗传操作，对种群进行进化，得到新的种群。
5.局部搜索：对新的种群进行局部搜索，优化局部解。
6.终止条件：当达到预设的终止条件时，停止算法，并输出最优解。
通过以上步骤，混合遗传算法可以有效地求解物流配送路径优化问题，得到最优的配送路径，从而降低物流成本，提高配送效率。
四、混合遗传算法的优点混合遗传算法具有以下优点：1.全局搜索能力强：遗传算法具有全局搜索能力，可以搜索整个解空间，找到全局最优解。
2.局部搜索能力强：局部搜索算法可以优化局部解，从而得到更优的解。
3.适应性强：混合遗传算法可以根据问题的特点进行参数设置，从而适应不同的问题。
4.易于实现：混合遗传算法的实现比较简单，可以通过编程语言实现。