论文研究 基于MGA的代工厂和仓库决策模型优化方法研究.pdf
针对单产品多层次生产外包环境下企业面对顾客需求随机导致运输成本过高的问题,采取允许代工厂和仓库可开关以及物流再分配方法,建立考虑代工厂的能力和最小加工批量、仓库转运能力以及货车运输能力的决策模型,设计加入STP(Shortest Travel Path)快速搜索策略的MGA(Modified Genetic Algorithm)进行求解。在变化工厂总数、仓库总数、顾客总数的不同维度下,将MGA与GA和LINGO分别进行对比。分析表明,MGA与LINGO求得的最优解之间差距均在10%以内,但求解时间明显优于LINGO求解时间,MGA在求解结果和时间方面均优于GA。
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