机译:概率定期回顾库存模拟拉格朗日技术和模糊自适应粒子群优化算法|科学出版物
m, N> inventory model with mixture shortage (backorder and lost sales) using Lagrange multiplier technique and Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization (FAPSO) under restrictions. The objective of these algorithms is to find the optimal review period and optimal maximum inventory level which will minimize the expected annual total cost under constraints. Furthermore, a numerical example is applied and the experimental results for both approaches are reported to illustrate the effectiveness of overcoming the premature convergence and of improving the capabilities of searching to find the optimal results in almost all distributions.
m sub>,N>库存模型。这些算法的目的是找到最佳的审查期和最佳的最大库存水平,以在约束条件下将预期的年度总成本降至最低。此外,应用了一个数值示例,并报告了这两种方法的实验结果,以说明克服早熟收敛和提高在几乎所有分布中寻找最佳结果的搜索能力的有效性。
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M, N> INVENTORYMODELUSING LAGRANGE TECHNIQUE AND FUZZY ADAPTIVE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION[O] . O. M. Hollah, N. A. El-Hefnawy, H. A. Fergany 2014
机译:概率周期回顾 m sub>,N>库存模型拉格朗日技术和模糊自适应粒子群优化