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摘要:
针对煤炭企业内部供应链优化的高维、非线性问题,构建了以企业利润最大、客户满意度最高为目标函数,以各原煤矿井的原煤生产量、洗煤厂的洗选品种与洗选数量、客户对于企业的重要性、客户对于煤炭品种与规格以及数量和质量要求、煤炭到达目的地的运输方式等准则为约束条件的煤炭企业内部供应链优化模型.面向优化模型求解的难题,在传统粒子群优化算法(PSO)基础上,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法(MOPSO),该算法在供应链优化方案生成时可以避免长时间的无效搜索,提高粒子群优化算法的求解效率.通过该方法对某煤炭企业内部供应链多目标优化模型进行仿真分析与计算,验证了该方案的正确性和有效性.
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文献信息
篇名 基于改进MOPSO的煤炭企业内部供应链优化研究
来源期刊 中国矿业大学学报 学科 经济
关键词 煤炭企业 内部供应链优化 多目标粒子群优化算法(MOPSO)
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1300-1306
页数 分类号 F274
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 吉峰 中国矿业大学管理学院 29 265 9.0 14.0
2 张婷 中国矿业大学管理学院 25 166 8.0 12.0
3 姚稳 中国矿业大学管理学院 2 12 2.0 2.0
4 张开丰 中国矿业大学管理学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
煤炭企业
内部供应链优化
多目标粒子群优化算法(MOPSO)
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
中国矿业大学学报
双月刊
1000-1964
32-1152/TD
大16开
江苏省徐州市中国矿业大学内
28-73
1955
chi
出版文献量(篇)
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6
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77959
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