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题名基于客户满意度的供应链优化模型研究
被引量：8
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作者
胡招娣
黄承锋
梁喜
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机构
重庆交通大学管理学院
重庆交通大学财经学院
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出处
《物流技术》
2010年第15期97-101,共5页
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文摘
针对订货、配送环节为提高客户满意度的的供应链优化这个关键问题,建立了一个多目标的供应链优化模型,该模型将订货、配送环节影响客户满意度的关键因素集成在一起对供应链进行优化,采用订单满足率、时间响应率、成本收益率、货物损坏率等四个度量指标。针对多目标优化模型,提出了层次分析法将多目标模型转化为单目标模型。最后,通过具体的算例对模型进行了分析验证。
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关键词
客户满意度
供应链
优化
多目标
单目标
层次分析法
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Keywords
customer satisfaction
supply chain
optimization
multi - objective
single target
AHP
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分类号
F273.7
[经济管理—企业管理]
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题名基于Logistic模型的改进人工蜂群算法
被引量：2
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作者
魏焕新
胡招娣
唐明珠
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机构
湖南机电职业技术学院信息学院
长沙理工大学能源与动力工程学院
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出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2017年第2期104-109,共6页
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基金
国家自然科学基金(61403046)
湖南省科学技术基金(S2014F1023)
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文摘
针对基本人工蜂群(ABC)算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、求解精度低等缺点,提出一种基于Logistic模型的自适应人工蜂群(A-ABC)算法.首先,利用反向学习策略初始化种群个体以保证群体的多样性,为算法进行全局搜索奠定基础;其次,通过引入参数λ对ABC算法的搜索方程进行改进以产生新的候选个体,在进化过程中,λ的大小基于Logistic模型自适应调节,以协调算法的探索能力和开发能力;引入基于排序的选择概率以避免算法出现早熟收敛.对几个典型的Benchmark函数进行了测试,实验结果表明,与基本ABC算法相比,A-ABC算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度.
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关键词
人工蜂群算法
LOGISTIC模型
自适应
反向学习
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Keywords
artificial bee colony algorithm
Logistic model
adaptiveness
opposite-based learning
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名梯度DPSO算法在舰船电力通信网络规划中的应用
被引量：3
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作者
魏焕新
胡招娣
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机构
湖南机电职业技术学院信息工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2020年第8期64-66,共3页
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文摘
为了降低舰船电力通信网络的故障率和网损量,将梯度DPSO算法应用到舰船电力通信网络规划方法中,实现对网络规划方法的优化。根据舰船电力通信网络的运行特点,搭建对应的规划模型,并确定模型的目标函数与约束条件。在该模型下应用梯度DPSO算法实现对模型的离散化处理,通过分配网络资源,分别从网络的传输网与业务网2个方面,实现对电力通信网络的规划。为了验证梯度DPSO算法的应用性能设计实验并得出结论:通过梯度DPSO算法的应用网络规划结果的故障率降低了62.5%,同时网损量减少了17.8%。
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关键词
梯度DPSO算法
电力通信
通信网络
网络规划
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Keywords
gradient DPSO algorithm
electric power communication
communication network
network planning
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分类号
TP273.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名嵌入遗传算子的混合万有引力搜索算法
被引量：2
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作者
魏焕新
胡招娣
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机构
湖南机电职业技术学院信息工程学院
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出处
《科技创新与应用》
2017年第9期64-65,共2页
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基金
湖南省教育厅科学研究项目"基于群体智能的混合万有引力搜索算法研究"(编号:15C0490)
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文摘
一种以遗传算子为基础的混合引力搜索算法被提出用于无约束优化问题的求解,可以避免容易局部最优、收敛速度慢等基本引力搜索算法的弊端。首先,种群多样性通过混沌序列进行维持;其次,对粒子进行引导靠近全局最优区域,通过当前最优粒子与通过概率选择的粒子算出交叉得到的。最后,通过多样性变异操作对当前全局最优粒子操作,避免了局部最优的发生。该方法优秀的寻优性通过8个标准函数运算该算法得到证明。
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关键词
混沌
算术交叉
万有引力搜索算法
多样性变异
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分类号
O314
[理学—一般力学与力学基础]
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