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考虑数量折扣的多中心仓库联合采购-配送集成优化研究

         

摘要

本文构建了一个考虑数量折扣的多中心仓库联合采购-配送集成优化模型。通过对模型的数学性质进行分析,本文得到了最优决策变量的一系列性质,例如较好的上下界以及各决策变量间的内在联系,并据此设计了一种定界启发式算法(Bound Heuristic,BH)用于缩小决策变量的寻优空间;通过将该定界算法嵌入自适应混合差分进化算法(Adaptive Hybrid Differential Evolution,AHDE)构建了新的求解算法AHDE-BH,并将之用于所建模型的求解,本文还设计了一种结构性的启发式算法M-RAND算法,M-RAND算法具有较高的运算效率,算例结果显示两种新算法具有更好的准确性和稳定性;最后针对不同的资源约束和中心仓库数量进行了敏感性分析,尤其是对资源约束带来的影响进行了深入探讨,本文明确了相关参数对总成本的影响,为企业科学决策提供有益的参考。

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