基于蜜蜂算法优化库存控制附matlab代码

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⛄ 内容介绍

实际生活中的许多问题都可以转化为约束优化问题来处理,而约束问题的求解往往是工作的重点和难点。人工蜂群(ABC)算法为求解约束优化问题提出了一种新的思路,它和其他群智能算法一样,具有并行性高、鲁棒性好和通用性强等优点。 初始蜜源的质量对ABC算法的性能影响很大,甚至不少的ABC算法都要求其是可行的,但是传统的随机搜索很难得到令人满意的结果,尤其是对于可行域占较小比例的强约束优化问题。

⛄ 部分代码

function PlotSolution(sol,model)

K=model.K;

H=model.H;

I0=model.I0;

X0=zeros(K,1);

u=model.u;

Umax=model.Umax;

UC0=sum(u.*I0);

X=sol.X;

I=sol.I;

UC=sol.UC;

subplot(3,1,1);

stairs(0:H,[X X0]','LineWidth',3);

%     xlabel('Time');

ylabel('Order Amount');

ax = gca; 

ax.FontSize = 12; 

ax.FontWeight='bold';

% set(gca,'Color','c')

grid on;

subplot(3,1,2);

stairs(0:H,[I0 I]','LineWidth',3);

%     xlabel('Time');

ylabel('Inventory');

ax = gca; 

ax.FontSize = 12; 

ax.FontWeight='bold';

% set(gca,'Color','c')

grid on;

subplot(3,1,3);

stairs(0:H,[UC0 UC],'g','LineWidth',3);

hold on;

plot([0 H],[Umax Umax],'r:','LineWidth',3);

hold off;

xlabel('Time');

ylabel('Used Capacity');

ax = gca; 

ax.FontSize = 12; 

ax.FontWeight='bold';

set(gca,'Color','k')

grid on;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]马英钧. 基于人工蜂群算法的约束优化问题研究[D]. 华中师范大学.

[2]张鹤冰. 供应链管理环境下的库存优化控制模型及仿真[J]. 物流技术, 2015, 34(17):5.

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