基于改进鲸鱼优化算法的血液供应链网络多目标鲁棒优化设计

摘要

为解决血液供应链网络设计中的不确定性问题,建立了一种血液供应链网络多目标鲁棒优化设计模型.首先,针对带有5个节点的血液供应链网络,建立考虑安全库存的、目标为成本最小、存储时间最短的优化函数,并采用ε约束、Pareto最优和鲁棒优化方法对已建模型进行处理,将多目标问题转化为单目标鲁棒问题;其次,对原有鲸鱼优化算法(WOA)进行改进,引入差分算法的交叉和变异理念,增强了搜索能力并改善了局限性,从而得到差分鲸鱼优化算法(DWOA),并采用此算法对处理后的模型求解.通过数值实例,验证当测试问题相同时,优化模型在需求短缺方面比确定模型的短缺量平均少76％.因此,所提优化模型在应对需求短缺时更具优势;通过仿真对比分析图像,得出DWOA相比WOA、粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)中断时间更短并且成本更低.