顿彩霞
- 作品数：5 被引量：33H指数：3
- 供职机构：华中科技大学管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 基于混合差分进化算法和熵权TOPSIS的多目标(Q,r)库存模型被引量：7
- 2011年
- 讨论随机需求环境下的多目标库存控制问题,构建以成本、缺货率和缺货量3个指标最小化为准则的多目标(Q,r)库存模型.为了求出决策者需要的Pareto前沿,设计了基于遗传和差分进化算法的混合智能算法来产生非支配解,进而利用基于熵权的TOPSIS方法对最优解进行排序,此结果可为管理者提供有益的决策参考.
- 王林顿彩霞杨锐
- 关键词：多目标优化混合差分进化算法熵权TOPSIS
- 一种简单有效的求解TSP的混合差分进化算法被引量：1
- 2012年
- 设计了基于标准差分进化算法(differential evolution,DE)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合差分进化算法(hybrid DE,HDE),同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的求解难题,给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法,并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明,与DE和GA相比,HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显,证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。
- 曾宇容王林顿彩霞
- 关键词：旅行商问题差分进化遗传算法混合智能算法
- 基于差分进化算法的随机需求联合补货与配送调度模型研究
- 合理的库存管理，可以帮助企业以较低的成本获得较高的服务水平，大大提高企业的竞争力。企业在管理库存时，通常需要对多种物品向多个供应商或多个地点进行补货并采用联合补货方式，从而有效地减少年订购次数，通过联合运输降低运输成本，...
- 顿彩霞
- 关键词：差分进化算法多目标优化
- 文献传递
- 基于混合差分进化算法的联合补货-配送优化模型被引量：15
- 2012年
- 本文综合考虑联合补货与配送决策,研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型,设计了混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution,HDE)对该模型进行求解,同时通过算例与遗传算法、标准的DE算法进行了比较,证实HDE算法高效且稳定;另外,设计了一个先补货再配送的两阶段优化模型,对比优化结果发现采用供应链协同时补货成本较高,配送成本较低,且总成本较低。最后,对相关参数进行了敏感性分析,发现需求率和库存维持成本的变动对总成本的影响远远大过次要订货成本对总成本的影响。
- 王林顿彩霞张金隆
- 关键词：混合差分进化算法
- 基于异质性顾客群的零售商补货及反应性定价策略研究被引量：10
- 2011年
- 基于消费者对相似产品的不同支付意愿,研究了零售商补货及反应性定价策略。通过两阶段模型的建立和求解,找出反应性定价的规律并确定产品的补货量。归纳了在清仓定价(延迟定价的特例)和无延迟定价下零售商的定价和补货策略。借助数值仿真,讨论了市场波动性和产品接受度对最优决策及利润的影响并比较了不同定价模式(反应性定价、清仓定价、无延迟定价)的影响。
- 徐和顿彩霞邹旭霞
- 关键词：可替代产品
