一种基于遗传算法的供应链优化设计研究.pdfVIP

第21卷第6期 四川理工学院学报 (自然科学版) V01．2lNo6 JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY OF 2008年 12月 SCIENCE ENGINEERING(NATURALSCIENCE EDITION) Dec．2008 文章编号 ：1673—1549(2008)06—0033—03 一 种基于遗传算法的供应链优化设计研究 童东兵 ，蔡乐才 ，樊燕红 。 (1．四川I理工学院电子与信息工程系，四JIl自贡 643000； 2．四川理工学院计算机科学系，四JIl自贡 463000 3．山东省计算中心，济南 250014) 摘 要：供应链优化设计问题由于其自身的复杂性而成为一个极具挑战性的研究课题。文章把遗传算法应用 于研究供应链优化设计，构建一个供应链原型测试系统，并对数控机床制造供应链系统进行了实例分析。 关键词：供应链；优化设计；遗传算法；数控机床 中图分类号：rP391．7；U468．2 文献标识码：A 引 言 如产品的总体性能、产品总重量等，这类约束称为染色 供应链优化设计 问题 由于其 自身的复杂性而成为 体约束；③全局层次类约束，它是关于网状供应链设计 一 个极具挑战性的研究课题。目前在供应链的研究和应 池规模的约束。 用中，更多地把供应链及其环境看作是一个静态的或变 比如从整个网状供应链的角度考虑有多少可行设 化很迟缓的对象，过分强调伙伴关系的稳定性，很难适 计方案，这类约束称为群体约束2[1。遗传算法的结构流程 应快速变化的市场环境…。为此，本文把遗传算法结合应 如图1所示，整个流程 中需要进行群体初始化、选择、交 用到供应链优化设计上，出了一个供应链原型测试系 又及变异 4种操作。初始化是为了产生初始可行的染色 统，并对数控机床制造供应链系统进行了实例分析。 体群体。为了提高效率，初始化算法流程的第一步是把 1遗传算法 满足基因约束的所有基因，组成一个基因池；接着从基 遗传算法还有大量的问题需要研究，目前存在以下 因池中选择满足染色体约束的基因，形成一个备选染色 不足：① 由于各种原因会过早地 向目标函数的局部最优 体。备选染色体只要能够满足群体约束，就可 以进入设 解收敛，从而很难找到全局最优解 。其中有些是 由于目 计池。经过上述步骤后，所选择的染色体将满足基因、染 标函数的特性造成的，另外一些则是由于算法设计不 色体及群体 3种约束。 当，在变量多、取值范围大或无给定范围时，收敛速度 慢，无法精确确定最优解位置；②遗传算法的参数选择 尚无定量方法，因此有人不断提出各种各样的改进方 案。例如：针对原先的定长二进制编码方案，提出了动态 编码 、实数编码等改进方案，针对原先遗传算法各控制 参数在进化过程 中不变的情况，提出了退化遗传算法、 j 自适应遗传算法等。 本文在应用遗传算法时，围绕供应链设计时所需要 进行的决策问题，引入了3种不同层次的约束：①基础 图1供应链优化设计原型测试系统 层次类的约束，即关于单一部件的约束，比如供应商应 2供应链设计优化原型测试系统 满足的要求、部件的规范说明等，这类约束称为基因约 在 Powerbuilder11提供的图形化客户机 ／服务器应 束；②中间层次类的约束，它是关于产品需求的约束，比 用开发环境中，开发了供应链设计优化原型测试系统。 收稿 日期：2008—09．23 基金项