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摘要:
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.
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文献信息
篇名 基于混合差分进化算法和熵权TOPSIS的多目标(Q,r)库存模型
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 库存控制 多目标优化 混合差分进化算法 熵权TOPSIS
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1913-1916,1920
页数 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨锐 华中科技大学管理学院 50 195 9.0 11.0
2 王林 华中科技大学管理学院 75 955 17.0 27.0
3 顿彩霞 华中科技大学管理学院 3 35 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
库存控制
多目标优化
混合差分进化算法
熵权TOPSIS
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
总被引数(次)
141238
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导