仿真求解
- 發(fā)布時間:2020-11-02
仿真求解
【概要描述】企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決方案,快速實現(xiàn)智能化變革!
- 發(fā)布時間:2020-11-02 17:39
供應(yīng)鏈多協(xié)同優(yōu)化核心算法

供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化必須找到一種盡可能兼顧滿足個體偏好,同時最大規(guī)模實現(xiàn)全局多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)帕累托前沿解的解決方案。
多目標(biāo)優(yōu)化問題的非劣解一般不止一個,由所有非劣解構(gòu)成的集合稱為非劣解集(Non-inferior Set)。所有非劣解對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)構(gòu)成了多目標(biāo)優(yōu)化問題的非劣最優(yōu)目標(biāo)域,也就構(gòu)成Pareto前沿(Pareto Front)。
使用的算法是帶精英策略的非支配排序遺傳算法。主要是引入如下改造機(jī)制:
1)快速非支配的排序算法。
2)引入了精英策略,擴(kuò)大了采樣空間。
3)引入擁擠度和擁擠度比較算子,實現(xiàn)優(yōu)勝略汰。


收入最大化 vs.總成本最小化

風(fēng)險 VS 收益,
對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險定價


智能體算法仿真運行結(jié)果
運行環(huán)境:Matlab
操作系統(tǒng):Linux
傳統(tǒng)線性規(guī)劃無法求解多目標(biāo)規(guī)劃;如果使用目標(biāo)編程,也很難觸達(dá)帕累托前沿。
我們團(tuán)隊擅長人工智能,所以我們使用了多智能體【Agent】的【進(jìn)化算法】求解。

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