文献类型：期刊文章

作　　者：马斌[1] 吴泽忠[1]

MA Bin;WU Ze-zhong(School of Applied Mathematics,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225,China)

机构地区：[1]成都信息工程大学应用数学学院,四川成都610225

出　　处：《运筹与管理》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71672013);四川省科技厅软科学项目(2014ZR0016);四川省哲学社会科学重点研究基地系统科学与企业研究中心重点项目(Xq14B06)。

年　　份：2020

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：122-128

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、CSSCI、CSSCI_E2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统的供应链求解方法为投影法,针对其要对投影进行计算,十分复杂的缺点,提出用改进的粒子群算法求解供应链均衡问题,利用动态异步调整学习因子来有效的提高了算法搜索能力与精度.本文介绍了供应链网络均衡问题转变为无约束优化问题的方法,然后用改进的粒子群优化算法进行求解.通过四个数值算例,将实验结果与标准粒子群算法、蜂群算法、学习因子同步变化的粒子群算法进行比较,验证了改进的粒子群优化算法在解决供应链网络均衡问题中的有效性与优越性,为供应链网络求解提供了一种新的方法.

关 键 词：供应链网络 变分不等式 粒子群优化算法 学习因子  

分 类 号：F274[工商管理类] O224]