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基于模糊粗糙理论及智能优化算法的冶金备件采购优化研究

作者：王慧 Publish: 2007-7-31 Hits:-

【中文题名】

基于模糊粗糙理论及智能优化算法的冶金备件采购优化研究

【英文题名】

Research on Metallurgy Equipments and Fittings Purchases Optimization Based on Fuzzy Rough Sets and Intelligence Algorithms

【学科专业】

机械电子工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-7-31

【中关键词】

冶金备件采购优化,备件效益因子,供应商选择,模糊粗糙集,智能算法,

【英关键词】

metallurgy fitting purchase optimization,fitting benefit factor,vendor selection,rough fuzzy set,intelligence algorithms,

【分类导航】

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【论文摘要】

冶金备件采购优化是冶金企业采购管理中的一个重要课题。随着现代管理方式和计算机的发展,冶金企业己基本实现信息化,在宏观方面己日趋完善,采购优化也越来越注重微观方面的进一步改进,研究新的优化方案成为工程实践和理论研究中必需解决的课题。本文在对冶金企业采购现状分析的基础上,首先提出了备件效益因子的概念,该概念的提出为采购优化数学模型的建立奠定了基础,并采用模糊综合评判法对效益因子进行了求解;然后针对企业内部采购计划制定方面建立了采购优化的数学模型,提出了两种智能优化方法——蚁群算法和粒子群算法,分别对这两种方法进行了相应的改进,添加了随机赌轮选择和随机变异的扰动方法,另外对参数进行了相应的调整,避免了算法陷入局部最优,并且分别将两种智能算法应用于采购优化实例中,通过实验分析,得出了数据规模和参数对算法效率和搜索能力的影响,给出了算法相应的使用范围;接着,对企业外部的供应商的选择优化进行了准则和方法两方面的分析,提出了粗糙集综合分析的定量方法,并通过理论分析和实验仿真,验证了该方法的客观性与科学性。最后,对整个优化系统给出了总体的设计方案,分析了几个模块的基本功能,并给了其中智能模块的技术实现实例...

【论文题纲】

摘要	3-4
Abstract	4-7
第一章绪论	7-13
1.1 国内冶金备件采购现状分析	7
1.2 模糊及粗糙集理论的发展	7-9
1.2.1 模糊理论的发展及应用	8
1.2.2 粗糙集理论的发展及应用	8-9
1.3 智能算法的发展及应用	9-11
1.3.1 智能算法的发展	9-10
1.3.2 智能算法的应用	10-11
1.4 本文内容及课题意义	11-13
1.4.1 本文的内容	11-12
1.4.2 本文的课题意义	12-13
第二章模糊理论在冶金备件采购优化中的应用	13-19
2.1 效益因子的数学描述	13
2.2 基于模糊理论的效益因子求解方法	13-16
2.2.1 模糊集及隶属函数的基本概念	13-14
2.2.2 模糊评判模型推导	14-16
2.2.3 基于模糊理论的效益因子求解步骤	16
2.3 实例分析	16-18
2.4 本章小结	18-19
第三章基于智能优化算法的冶金备件采购计划优化	19-35
3.1 冶金备件计划采购的数学建模	19
3.2 基于蚁群算法的备件采购计划优化方法	19-28
3.2.1 蚁群算法的生物学依据	20-21
3.2.2 蚁群算法描述	21-23
3.2.3 蚁群算法的特点	23-24
3.2.4 基于蚁群算法的备件采购计划优化求解步骤	24-26
3.2.5 实例分析	26-28
3.3 基于粒子群算法的备件采购计划优化方法	28-33
3.3.1 粒子群算法的生物及社会背景	28-29
3.3.2 粒子群算法描述	29-30
3.3.3 粒子群算法特点	30
3.3.4 基于离散粒子群算法的备件采购计划优化求解步骤	30-32
3.3.5 实例分析	32-33
3.4 本章小结	33-35
第四章基于粗糙集理论的供应商选择优化	35-45
4.1 供应商选择准则	35-37
4.2 供应商选择方法	37-38
4.3 基于粗糙集理论的供应商选择优化方法	38-44
4.3.1 基于粗糙集和信息论的属性约简方法	38-39
4.3.2 模糊聚类方法在供应商分类中的应用	39-41
4.3.3 粗糙集综合评判法的供应商选择求解步骤	41-43
4.3.4 实例分析	43-44
4.4 本章小结	44-45
第五章采购优化系统设计	45-52
5.1 采购优化系统的总体结构	45-46
5.2 采购优化系统的基本功能	46-47
5.3 采购优化系统智能算法模块的技术实现	47-50
5.4 本章小结	50-52
第六章总结与展望	52-54
6.1 全文总结	52-53
6.2 前景展望	53-54
参考文献	54-58
附录备件采购计划实验数据	58-59
致谢	59-60
详细摘要	60-64

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.74069



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