线型结构批量计划问题的粒子群算法参数方案设定  

The setup of parameter combination strategies in particle swarm optimization for multilevel lot-sizing problem with series structure

作　　者：韩毅[1] 蔡建湖[1] 周根贵[1] 黄书汉[2] 李延来[3] 

机构地区：[1]浙江工业大学经贸管理学院,浙江杭州310023 [2]浙江工商大学信息与电子工程学院,浙江杭州310018 [3]东北大学流程工业及综合自动化教育部重点实验室,辽宁沈阳110004

出　　处：《浙江工业大学学报》2010年第6期683-686,692,共5页Journal of Zhejiang University of Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70671095;70971017);浙江省自然科学基金资助项目(Y1100854);浙江省社科规划课题成果资助项目(10CGGL21YBQ)

摘　　要：生产批量计划问题(Lot-sizing Problem)是制造企业中每天都要面对的生产和管理中的关键问题,其主要考虑的目标是如何得到最优的生产批量计划,使得生产费用(Production Coat)、生产准备费用(Setup Cost)以及库存保管费用(Inventory Cost)的综合指标最小.粒子群算法(ParticleSwarm Optimization,PSO)是一个在连续的定义域内搜索函数极值的有效方法.针对无资源约束的具有串联型生产系统的多级批量问题,采用基于问题特点的PSO算法(PSPSO)进行问题求解,并通过算例给出了算法部分参数的合理组合方案.The lot sizing problem （LSP） is a production-and-management oriented key problem that manufacturing enterprises are facing every day. LSP considers how to make an optimized production plan that can guide the production activities and can decrease the sum of production cost, setup cost and inventory cost to the minimum. Particle swarm optimization （PSO） is a powerful method to find the minimum of a numerical function within a continuous definition domain. To solve the unconstrained multilevel LSP with series structure, a problem-specified PSO （PSPSO） is proposed. The test result showed the feasibility of PSO and indicated the good ways to combine some parameters in PSPSO.

关 键 词：粒子群算法 多级批量计划问题 无资源约束 串联型生产系统 

分 类 号：TP29[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]