基于两种改进差分进化的可修备件多级库存优化算法研究
Journal of Mechanical Engineering(2020)
摘要
针对传统边际分析法求解多级可修备件库存模型解质量不高的问题,提出两种改进差分进化算法对模型进行求解,一种是带局部搜索的改进差分进化算法,另一种是基于边际分析法的改进差分进化算法.两种算法分别运行了20次,每次迭代上限设置为5 000次,得到相同的最优解,该解与已发表文献采用边际分析法求出的最优解相比库存总经费降低了4.44%,说明了两种算法具有一定的优越性.另外,基于边际分析法的改进差分进化算法较带局部搜索的改进差分进化算法具有明显的优越性,其中库存总经费均值低2.4%、库存总经费标准差低63.8%、迭代次数均值少38.7%,说明基于边际分析法的改进差分进化算法在优化水平、算法稳定性以及算法计算效率三个方面优于带局部搜索的改进差分进化算法.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络