基于动态进化算法的多阶段备件供应优化决策

E91; 由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化.针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型.为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法.首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题.其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力.算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升....

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 41; no. 11; pp. 2514 - 2523
Main Authors 王亚东, 石全, 张芳, 尤志锋, 夏伟
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 陆军步兵学院石家庄校区机械化步兵系,河北石家庄050003 01.11.2019
陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系,河北石家庄,050003%32178部队科技创新研究中心,北京,100012%陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系,河北石家庄050003
Subjects
备件供应
动态优化
Levy flight
自适应
spare parts supply
self‐adaptive
dynamic optimization
differential evolutionary algorithm
差分进化
莱维飞行
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ISSN1001-506X
DOI10.3969/j.issn.1001-506X.2019.11.15

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Summary:E91; 由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化.针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型.为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法.首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题.其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力.算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升.
ISSN:1001-506X
DOI:10.3969/j.issn.1001-506X.2019.11.15