生鲜农产品配送系统优化与动态仿真论文(PDF 76页)
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点击下载(1)GA与传统的优化方法的主要区别是:GA同时搜索解空间的许多类,而不是
(1)中心选址费用计算中心选址费用是包括固定投资费用和运输费用:
(1)初始化各基本参数,置Nc=l,巧=C,(c为常数,一般设为0);囟为车辆最
(1)初始化:
(1)地理数据系统后台数据库中必须了解仿真系统中各供应商、配送中心、客
(1)客户:通过服务前台向配送中心发送订单,实现整个仿真系统最基本的信息
(1)有利于物流的合理化配送是利用较大批量的优势来筹措资源的。通过筹措
(1)本文所建立的生鲜农产品配送中心选址模型只考虑新建配送中心的情况,没
(1)模式的稳定性不够当企业和农户之间存在契约关系时,违约现象很常见。
(1)每周期的订货费用
(1)生成中心选址模块根据客户需求信息,综合考虑供应商的货物供应能力、
(1)生成配载计划模块该模块为本系统的核心模块。根据客户发来的订单信息,
(1)生鲜农产品配送中心选址是一个复杂的系统优化问题,以节省企业今后各项
(1)缉,9,Cp(P=1,2,⋯,p)分别表示第p种生鲜农产品的单位需求量、每次平均
(1)编码:本例中,变量Q和r可视为遗传算法的表现型形式,编码就是从表现
(1)编码:遗传算法的进化过程是建立在编码机制基础上的,编码对于算法的性
(1)蚁群系统具有良好的鲁棒性:该系统不仅可以解决经典TSP问题,对其基本
(1)订货费(采购费)
(1)订货费用为T时间段内所发生的订货费用的总和为:
(1)转移规则:每只蚂蚁选择下一城市时,在满足车辆容量和时间窗约束的前提
(1)转移规则:蚂蚁k(k=1,2,⋯,m)在运动过程中,根据各条路径上的信
(1)配送中心选址模块生鲜农产品配送中心选址决策不是一个需要经常决策的
(1)需求量服从平均分布;
(2)CD表示一次订货的订货费,假定每次订货费均相同;
(2)GA在解空间内进行充分的搜索,但这并不是漫无目的的,而是一种启发式搜
(2)产生初始种群:随机产生N条染色体组成一个初始群体。GOLDBERGD E
(2)产生初始群体:随机产生Ⅳ条染色体组成一个初始群体。
(2)信息素的更新:信息素的更新有局部更新和全局更新两种方式。这里采用全
(2)单位库存保管费用固定;
(2)及时经济批量模型经济订购批量EOQ(Economic Order Quality)是指通过费
(2)在现有的已投入使用的配送中心的前提下,以运输成本最小为目标,根据生
(2)在配送路径优化中,主要考虑运输时间和车辆载重量限制。在实际运输配送
(2)存储费用
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