文档介绍：拯≈舞勿作者签名:昂喹静学位论文版权使用授权书日期:如浙江工业大学学位论文原创性声明日期:别年露嗳/月日期:刃,拢彦..本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存年解密后适用本授权书。研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外,本论文工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢⒉槐C艽选朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊日名名签签者师作导
⋯⋯恻一⋯及在眷稳基于模糊偏好的多目标粒子群算法及在库存控制中的应用摘要一种基于迭代学习的群体智能优化算法,粒子在迭代过程中通过追随当前最优粒子并参照自身的历史经验在搜索空间内寻优,算法具有参数少和收敛速度快的优点,被广泛地应用于解决多目标优化问题。多符合偏好信息的候选解集。然而,如何从这些候选解集中选择符合决本文针对上述问题,重点围绕惴ǖ母慕湍:ê玫娜库存控制中,以提高企业的库存管理水平。本文主要内容包括:攵訮种群多样性不足和算法后期收敛缓慢等问题,引利用自适应高斯变异提高闹秩憾嘌裕焕枚咝匀ㄖ夭略改善谒惴ê笃诘氖樟菜俣取;诹鼍洳馐院姆抡模拟实验证明:改进后的粒子群优化算法有较优的性能。粒子群优化,简称算法是目标优化问题的求解复杂度高,在算法中融入偏好信息,可以在降低算法的复杂度的同时,提高算法有效性,并且算法运行结束可以得到策者偏好的一组满意解,仍需要有效的求解方法。合等问题展开初步研究,并将改进后的算法应用到企业供应链管理的入自适应高斯变异和动态惯性权重以平衡亩嘌院褪樟残浴攵阅壳拔薹ㄔ谒惴ㄖ腥诤暇霾哒吣:ê玫奈侍猓诨浙江工业大学硕士学位论文
于双极偏好的惴ɑ∩希谰菽:勘昃霾呃砺郏岷暇策者及决策者对目标的权重,给出基于模糊偏好的效用函数,提出基于模糊偏好的多目标粒子群优化算法,解决从较多的最优解导视τ弥校攵钥獯婵刂浦械牧痰厂,多目标库融合决策者模糊偏好的不足。仿真实验表明,该算法能够有效地集成决策者的模糊偏好,有效压缩了方案的搜索区间,大大提高了算法的求解效率,为决策者提供了更高效的、强交互性的库存控制决策方案。关键词:多目标优化,模糊偏好,效用函数,高斯变异,库存控制中选择一组决策方案的难题。存控制模型,提出利用基于模糊偏好的多目标粒子群算法以解决无法浙江工业大学硕士学位论文基于模糊偏好的多目标粒子群算法及在库存控制巾的应用
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目录髀邸国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯嗄勘杲惴ɡ砺邸W尤河呕惴ḿ捌涓慕谀:ê玫亩嗄勘炅W尤河呕惴ā研究背景及研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..粒子群优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...ê玫亩嗄勘炅W尤河呕惴ā改进粒子群优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..多目标粒子群优化算法性能对比实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..改进的基于模糊偏好的效用函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.:砺邸.:ê谩.:ê眯в煤基于模糊偏好的多目标粒子群优化算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.【的麻用
谚龇~蔖在库存控制中的应用⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯.崧塾胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯.攻读学位期间主要科研成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本论文工作总