一种改进遗传算法及其在企业原料采购优化中的应用

被引：5

作者：

桂卫华

黄泰松

阳春华

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院!湖南长沙,中南大学信息科学与工程学院!湖南长沙,中南大学信息科学与工程学院!湖南长沙

来源：

矿冶工程 | 2001年 / 03期

关键词：

遗传算法; 改进; 原料采购; 优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

F406.5 [原料、材料、燃料的管理];

学科分类号：

120202 ;

摘要：

遗传算法以其解决不同非线性问题的鲁棒性、全局最优性、不依赖于问题模型的特性、可并行性及高效率 ,在系统优化与决策方面的使用越来越多。但由于其本质特性 ,传统遗传算法很容易产生早熟收敛的现象 ,而不能收敛到全局最优。为了解决上述问题 ,根据加热原理 ,提出了一种改进型的遗传算法。对于具有连续生产特性的有色冶炼企业 ,原料采购有其自身的特点 ,据此提出了智能集成的原料采购策略 ,在保证原料满足生产要求和质量要求的条件下 ,使得采购费用最小。针对某厂的实际情况进行了新遗传算法的应用研究 ,结果证明效果较好

引用

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共 5 条

[1] 锌电解过程分时供电优化决策系统 [J].