文章探讨了库存控制的重要性，并提出基于象鼻虫损害优化算法（EHO）的解决方案。EHO算法模拟象鼻虫捕食行为以优化库存策略，提供了Matlab代码示例，涉及迭代、种群更新和成本函数定制。
基于象鼻虫损害优化算法求解库存控制问题附Matlab代码
库存控制是供应链管理中一个重要的问题，它涉及到如何合理地管理和优化库存水平，以满足客户需求的同时最大限度地降低库存成本。在库存控制中，一个关键的挑战是确定合适的订货策略和库存补充规则。为了解决这个问题，可以采用优化算法来寻找最佳的库存控制策略。本文将介绍一种基于象鼻虫损害优化算法的库存控制方法，并提供相应的Matlab代码实现。
象鼻虫损害优化算法（Elephant Herding Optimization, EHO）是一种基于自然界中象鼻虫捕食行为的启发式优化算法。该算法模拟了象鼻虫在捕食过程中的搜索和追踪行为，通过迭代优化过程来逐步改进解的质量。下面是使用EHO算法求解库存控制问题的Matlab代码：
% 参数设置
MaxIter = 100; % 迭代次数
PopSize = 50
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