基于CGACO的多重分类准则模型优化研究

• 作者: 吴士亮 张庆民
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多重分类准则 混沌映射 遗传算法 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2011,（33）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 15-17,25
• 分类号: F406|TP391
• 字数: 5099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.33.005

摘要

为提高供应链物流管理服务水平,基于帕累托定律,运用规范列平均法和优化理论建立了基于多重分类准则模型.通过有效利用混沌遗传和蚁群优化算法在组合优化中的优势,给出了混沌遗传蚁群优化算法,采用混沌搜索优化初始群体、修正变异算子、蚁群算法寻优优化、改进相关参数等实现了两种算法的有机集成.物流案例实证表明了混沌遗传蚁群算法在解决多重分类准则优化模型方面的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴士亮	南京财经大学管理科学与工程学院	22	81	5.0	7.0
2	张庆民	南京财经大学管理科学与工程学院	19	167	7.0	12.0