A HYBIRD INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SPARE PARTS INVENTORY CONTROL USING NEURAL NETWORK AND GENE ALGORITHMS APPROACH

机译：基于神经网络和遗传算法的备件库存控制的混合智能决策支持系统

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This paper presents a web & knowledge-based intelligent decision support system (IDSS) for spare parts inventory control in a nuclear power plant. In this study, we integrate the artificial neural network and gene algorithms-based spare parts criticality class identifying system to confirm the target service level, and the web-based inventory control IDSS to obtain reasonable replenishment parameters that can be helpful for reducing of total inventory holding costs. The proposed IDSS was successful in decreasing inventories holding costs significantly by modifying the unreasonable purchase applications while maintaining the target service level.

机译：本文提出了一种基于Web和知识的智能决策支持系统（IDSS），用于核电站的备件库存控制。在这项研究中，我们将人工神经网络和基于基因算法的备件关键性等级识别系统进行集成，以确认目标服务水平，并基于网络的库存控制IDSS获得合理的补货参数，这有助于减少总库存持有成本。拟议的IDSS通过修改不合理的购买申请同时保持目标服务水平，成功地显着降低了库存持有成本。

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来源
《IASTED(International Association of Science and Technology for Development) International Conference on Power, Energy, and Applications; 20060911-13; Gaborone(BW)》|2006年|P.32-36|共5页
会议地点 Gaborone(BW)
作者
Yurong Zeng; Lin Wang; Tao Chen; Yansheng Lu;
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作者单位

School of Computer, Hubei University of Economics, Wuhan, 430205, China;

School of Management, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China;

School of Computer, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, 430074, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类能源;
关键词
spare parts; criticality class; artificial neural network; gene algorithms; intelligent decision support system;

机译：备件;临界等级;人工神经网络;基因算法;智能决策支持系统;

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