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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了应用于考虑容量限制的联合补货与配送的优化方法和系统，属于优化算法领域。方法包括：构建联合补货阶段与配送阶段运输时的考虑容量限制的JRD模型；对考虑容量限制的JRD模型进行优化操作，得到考虑容量限制的JRD模型的当前最优解；并基于当前最优解进行补货及配送。本发明提出的自适应Boosting优化算法，融合了机器学习理论基础，保证了搜索性能和稳定性；通过建立大量目标以及引入随机性帮助搜索个体在迭代前期进行广泛探索，迭代后期减少目标数量；利用贪心思想增强搜索个体的开发能力，提高最优解的精确度；通过贪心因子的自适应下降，从而控制概率阈值，保证在任何时候都有跳出局部最优的可能性，提高求解效果。
主权项：1.应用于考虑容量限制的联合补货与配送的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建联合补货阶段与配送阶段运输时的考虑容量限制的JRD模型；S2、对所述考虑容量限制的JRD模型进行优化操作，得到所述考虑容量限制的JRD模型的当前最优解；并基于所述当前最优解进行补货及配送。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 应用于考虑容量限制的联合补货与配送的优化方法和系统
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