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基于改进AOA的联合采购与配送问题研究

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针对算术优化算法(AOA)个体信息利用率较低和容易陷入局部最优的缺点,采用信息交换策略并结合正余弦(SCA)算法,设计了基于SCA的改进算术优化算法(EAOA),以提高AOA算法的寻优能力.采用标准测试函数测试EAOA的性能,结果表明EAOA比遗传算法、差分进化算法和标准AOA更有效.针对大规模联合采购与配送协同优化问题的求解,EAOA比遗传算法、差分进化算法和标准AOA得到的总成本更低.
Research on Enhanced Arithmetic Optimization Algorithm for Joint Replenishment and Delivery Problem
The individual information utilization rate of arithmetic optimization algorithm(AOA)is low and AOA is easy to fall into local optimal.This study used information exchange strategy and combined sine cosine algorithm(SCA),designed an enhanced arithmetic optimization algorithm(Enhanced AOA,EAOA)based on SCA to improve the ability of the AOA algorithm.The standard benchmark functions were used to test the performance of EAOA.The results show that the designed EAOA is more effective than the genetic algorithm,differential evolution algorithm,and standard arithmetic optimization algorithm.To solve large-scale joint replenishment and delivery problems,EAOA obtained a lower total cost than genetic algorithm,differential evo-lution algorithm,and standard arithmetic optimization algorithm.

joint replenishment and deliveryarithmetic optimization algorithmsine cosine algorithmdifferential evolution algorithmgenetic algorithm

吴锋艳、韩凌、张世强、李彬、李婷、王林

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国网湖北省电力有限公司物资公司(国网湖北招标有限公司),湖北 武汉 430014

华中科技大学 管理学院,湖北 武汉 430074

联合采购与配送 算术优化算法 正余弦算法 差分进化算法 遗传算法

国网湖北省电力有限公司科技项目资助项目

SGHBWZ00CGJS2310065

2024

武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
武汉理工大学

武汉理工大学学报(信息与管理工程版)

CSTPCD
影响因子:0.37
ISSN:2095-3852
年,卷(期):2024.46(3)