粒子群算法及其在備件管理中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，低成本高效率運(yùn)作成為現(xiàn)代企業(yè)主題，備件管理日漸成為企業(yè)設(shè)備管理中的一個(gè)非常重要部分，它直接影響著企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，是企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文以某核電站備件管理為研究背景，討論了備件管理重點(diǎn)的確定和供應(yīng)商優(yōu)選問(wèn)題。 首先，總結(jié)了現(xiàn)有備件分類和供應(yīng)商選擇方法研究方面的不足，同時(shí)較系統(tǒng)分析了本文所用智能優(yōu)化算法（粒子群優(yōu)化算法）的特點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域，討論了本文粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用和改進(jìn)策略。其次，設(shè)計(jì)了用于

2、備件ABC分類的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)現(xiàn)有ANN學(xué)習(xí)算法的缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于粒子群優(yōu)化方法和BP算法的混合學(xué)習(xí)算法，此算法不僅能夠充分利用PSO算法的快速全局尋優(yōu)能力，而且能發(fā)揮BP算法良好的局部搜索能力。然后通過(guò)在某核電站收集的數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)計(jì)的ANN分類模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，并與常規(guī)方法進(jìn)行了對(duì)比分析。然后，研究了供應(yīng)商的優(yōu)選與訂貨量分配問(wèn)題。在隨機(jī)性需求下，構(gòu)建了以質(zhì)量、成本、交貨期3個(gè)準(zhǔn)則為目標(biāo)函數(shù)、以其他目標(biāo)為約束條件的多目標(biāo)隨機(jī)約束規(guī)