钢铁企业合同匹配多目标优化模型与算法

摘要：

针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题,建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0-1规划模型.采用模糊决策方法处理两个目标函数,尝试基于群体的增量学习(Population-Based Increased Learning,简称PBIL)算法进行求解.结合模型的特点,利用自然数编码表示合同的匹配结果,按照学习概率大小修复不可行个体.通过对应用实例的计算,以及与遗传算法结果的比较,证明该模型和算法是解决合同优化匹配问题较为理想的方式.

关键词：钢铁企业、合同匹配、多目标、0-1规划、极大极小算子、PBIL算法

所属期刊栏目：25

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家自然科学基金70171056;国家高技术研究发展计划863计划2002AA412010;辽宁省博士科研项目200112020

在线出版日期：2004-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：527-530