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考虑碳排放的多产品多目标供应链协同优化
被引量：
10
1
作者
张明伟
屈晓龙
李波
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期1024-1033,共10页
针对供应链配送环节车辆产生的碳排放量问题,以时变网络下车辆变化的速度为关键变量,建立了考虑碳排放量目标的,将生产时间、库存时间和配送路径协同优化的模型,同时考虑了产品种类、客户需求时间窗、车辆满载率及装卸时间等约束。提出...
针对供应链配送环节车辆产生的碳排放量问题,以时变网络下车辆变化的速度为关键变量,建立了考虑碳排放量目标的,将生产时间、库存时间和配送路径协同优化的模型,同时考虑了产品种类、客户需求时间窗、车辆满载率及装卸时间等约束。提出了粒子群算法与蚁群算法相结合的混合粒子群算法对模型进行优化计算,并设计了两段实数的编码、解码方式。使用蚁群算法的信息素强度方式更新粒子群算法的粒子方向,使粒子在更新过程中保留方向性和记忆性。通过对数值算例的仿真优化与结果对比分析,验证了模型的合理性和算法的有效性。
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关键词
碳排放
生产—库存—配送协同优化
混合粒子群算法
供应链
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职称材料
题名
考虑碳排放的多产品多目标供应链协同优化
被引量：
10
1
作者
张明伟
屈晓龙
李波
机构
天津大学仁爱学院管理系
天津大学管理与经济学部
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期1024-1033,共10页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(16YJCZH077)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20100032110034)~~
文摘
针对供应链配送环节车辆产生的碳排放量问题,以时变网络下车辆变化的速度为关键变量,建立了考虑碳排放量目标的,将生产时间、库存时间和配送路径协同优化的模型,同时考虑了产品种类、客户需求时间窗、车辆满载率及装卸时间等约束。提出了粒子群算法与蚁群算法相结合的混合粒子群算法对模型进行优化计算,并设计了两段实数的编码、解码方式。使用蚁群算法的信息素强度方式更新粒子群算法的粒子方向,使粒子在更新过程中保留方向性和记忆性。通过对数值算例的仿真优化与结果对比分析,验证了模型的合理性和算法的有效性。
关键词
碳排放
生产—库存—配送协同优化
混合粒子群算法
供应链
Keywords
carbon
emission
production-inventory-distribution
coordination
optimization
hybrid
particle
swarm
al
-
gorithm
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
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被引量
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1
考虑碳排放的多产品多目标供应链协同优化
张明伟
屈晓龙
李波
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2018
10
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