基于DE和PSO的混合智能算法及其模糊EOQ模型中的应用

• 作者: 富庆亮 曾宇容 王林
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 经济订货批量 相关机会规划 差分进化 粒子群优化 混合智能算法
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 438-441
• 分类号: TP391|F251
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.02.008

摘要

设计了融合差分进化和PSO算法优点的混合智能优化算法DEPSO,通过在粒子迭代过程中,随机选择一定数量的粒子进行差分进化操作,增加粒子的多样性,使陷入局部极小的粒子逃出,以保证DEPSO的全局收敛性能,并采用典型测试函数验证了DEPSO的性能.针对模糊相关机会规划EOQ模型求解难题,设计了基于模糊模拟方法和DEPSO的智能求解算法来计算模糊事件的可信性,从而得到了使库存费用不超过预算水平的可信度最大的最优订货量,算例证实了此求解算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林	华中科技大学管理学院	75	955	17.0	27.0
2	富庆亮	华中科技大学管理学院	5	39	4.0	5.0
3	曾宇容	湖北经济学院信息管理学院	33	480	11.0	21.0