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1 篇 lai cheng-shou
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检索条件"主题词=Intergenerational Genetic Algorithm"

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Multi-objective Assignment Optimization of Port Supply Chain Based on Interval Analysis 37

Multi-objective Assignment Optimization of Port Supply Chain...

引用

37th Chinese Control Conference (CCC)

作者： Lai, Cheng-Shou Lu, Jing Qiao, Yu Dalian Maritime Univ Transportat Engn Coll Dalian 116026 Peoples R China

ISBN: (纸本)9789881563958

Aiming at giving full play to the advantages of enterprise operation under the background of professional division of labor, logistics assignment in the port supply chain is studied. The uncertainty of shipper's demand, unit cost and operating time, which can be described as interval numbers, and an optimization model for port supply chain based on minimization of costs and total operating cycle is established. As the objective function is a nonlinear interval uncertain problem, a double nested genetic algorithm is designed for the assignment problem. In the algorithm, the inner-layer genetic algorithm (IP-GA) is used to solve the objective function interval in the uncertainty domain, while the outer layer is non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II). Finally, a case study is given to demonstrate the superiority and feasibility of the proposed algorithm for multi-objective interval optimization.

关键词： Port Supply Chain Interval Analysis intergenerational genetic algorithm Non-dominated Sorting genetic algorithm Nonlinear Programming

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Multi-objective Assignment Optimization of Port Supply Chain Based on Interval Analysis

Multi-objective Assignment Optimization of Port Supply Chain...

引用

第37届中国控制会议

作者： Cheng-Shou Lai Jing Lu Yu Qiao Transportation Engineering College Dalian Maritime University

Aiming at giving full play to the advantages of enterprise operation under the background of professional division of labor, logistics assignment in the port supply chain is studied. The uncertainty of shipper’s demand, unit cost and operating time, which can be described as interval numbers, and an optimization model for port supply chain based on minimization of costs and total operating cycle is established. As the objective function is a nonlinear interval uncertain problem, a double nested genetic algorithm is designed for the assignment problem. In the algorithm, the inner-layer genetic algorithm（IP-GA） is used to solve the objective function interval in the uncertainty domain, while the outer layer is nondominated sorting genetic algorithm（NSGA-Ⅱ）. Finally, a case study is given to demonstrate the superiority and feasibility of the proposed algorithm for multi-objective interval optimization.

关键词： Port Supply Chain Interval Analysis intergenerational genetic algorithm Non-dominated Sorting genetic algorithm Nonlinear Programming

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