基于DE和PSO的混合智能算法及其在模糊EOQ模型中的应用.pdf

29 2 Vol. 29 No. 2 第 卷第 期 计 算 机 应 用 研 究 2012 2 Application Research of Computers Feb. 2012 年 月 基于 DE 和 PSO 的混合智能算法及其 * 在模糊 EOQ 模型中的应用 1 2 2 ， ， 曾宇容 王 林 富庆亮 (1． ， 430205 ;2 ． ， 430074) 湖北经济学院信息管理学院 武汉 华中科技大学管理学院 武汉 : PSO DEPSO， ， 摘 要 设计了融合差分进化和 算法优点的混合智能优化算法 通过在粒子迭代过程中 随机选择 ， ， ， DEPSO 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 的全局收 ， DEPSO 。 EOQ ， 敛性能 并采用典型测试函数验证了 的性能 针对模糊相关机会规划 模型求解难题 设计了基于 DEPSO ， 模糊模拟方法和 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 : ; ; ; ; 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 中图分类号:TP391 ;F251 文献标志码:A 文章编号:1001-3695 (2012)02-0438-04 doi :10 ． 3969 /j ． issn． 1001-3695． 2012 ． 02 ． 008 Hybrid intelligent algorithm based on differential evolution and particle swarm optimization algorithm and its application in fuzzy EOQ model ZENG Yu-rong1 ，WANG Lin2 ，FU Qing-liang2 (1． School of Inf ormation Management ，Hubei University o