供应链网络优化的模型研究与算法实现

・４２・　北　方　交　通　

公路网络路线布局优化的双层规划模型及算法研究　

杨忠誓　

（沈阳鑫通公路工程监理咨询有限公司，沈阳１１０１４８）　

摘要首先分析了省、市级公路网布局的特点和要求，然后通过将连续变量离散化、引　入双层规划模型，建立了适合省、市级公路网络的路线布局双层规划模型。最后研究了模型的　

求解算法，将模拟退火算法应用于公路网络路线布局优化问题中，应用Ｖｉｓｕａｌ　Ｂａｓｉｃ　６．０语言　

开发了相应的算法程序。　关键词公路网　布局优化双层规划模型模拟退火算法　

１引言　

公路网络路线布局优化是对公路网的平面轮廓　

设计，是指在对公路网现状进行调查分析、对公路网　

所在区域的社会经济及交通需求进行预测之后，以　

一定的优化目标和约束条件为依据，采用适当的方　

法选择规划线路将选定的控制结点连接起来，形成　

未来公路网平面布局方案的过程。　１双层规划模型的建立　

对于省、市级公路网络，布局的重点应是在分析　

交通量在结点之间的路线上的分配的基础上，追求　

整个网络系统的最佳运营效果，并以此为依据进行　

布局。因而此时布局应是微观层面上的，而不能仅　

仅停留在宏观层面。　

与国家级公路网络相比，省、市级公路网络中待　

研究的各路线的功能和技术等级相对要复杂，路网　

等级结构以及各路线的等级配置对整个路网的路线　布局方案具有重要影响。因此，对省、市级公路网络　

进行路线优化布局时，必须同时考虑路线的技术等　

级和空间布设问题。布局的主要任务是确定尚未连　

通的各结点之间是否连通、连通后的技术等级，以及　目前已经连通的各结点之间的路线是否改造、改造　

后的等级。这样，布局的内容包括两方面：确定新线　路是否布设和现有线路是否改造以及布设和改造后　

的等级。　

２一连续变量离散化　

国外在进行公路网络路线布局优化时，新线路　

的增设（ＤＮＤＰ）和现有线路的改造（ＣＮＤＰ）是分别　

单独分析和研究的，即不考虑二者之问的相互联系　

和影响。国内在进行网络路线布局时，也多只进行　

人工智能Artificial Intelligence

基于遗传算法的BP神经网络优化动力配煤模型的研究

李吉朝##张海英##王惠琴2(1.西安理工大学复杂系统控制与智能信息处理重点实验室，陕西西安$10048;

2.西安市环境监测站，陕西西安71004-)

摘要：BP神经网络具有较强的学习能力，但在传统的研究中，隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较

佳值，而试凑法在浪费较多时间的同时，可能得不到理想的BP神经网络输出，这对研究造成了一定的困难。文中采用智能算法

来解决BP神经网络优化问题。遗传算法作为一种随机搜索算法，能够快速寻找到全局最优解，可以应用于本优化问题。因此，

文章采用遗传算法优化BP神经网络上述参数，将改进后的BP神经网络运用于动力配煤非线性模型的研究。结果表明，采用遗

传算法优化的B P神经网络具有较强的预测能力，对煤质的发热量预测误差优于线性平均模型误差，并且仿真表明动力配煤模

型为近似线性的非线性模型，BP网络的输出值误差波动较小，结果理想。

关键词：动力配煤；BP神经网络；遗传算法；非线性

中图分类号：TP81 文献标识码：A DOI： 10. 19358/j. issn. 1674-7720.2017.09.018

引用格式：李吉朝，张海英，王惠琴.基于遗传算法的BP神经网络优化动力配煤模型的研究[J].微型机与应用，2017,36(9):6〇-63,66.

The BP neural network based on genetic algorithm optimization

model of power coal blending

Li Jichao1， Zhang Haiying1， Wang Huiqin2(1. Key Laboratory 〇f Complex System Control and Intelligent Information Processing，Xi’ an University of Science and Technology，Xi’an 710048，China； 2.Xi’ an Environmental Monitoring Station，Xi ’ an 710048，China)

供应链优化模型线性规划和仿真的应用

供应链优化模型：线性规划和仿真的应用

概述

供应链优化是现代企业管理中的重要任务之一。为了实现效益最大化和资源最优化分配，许多公司借助数学建模方法来解决供应链中的各种问题。本文将介绍供应链优化模型中的线性规划和仿真方法，并对其应用进行探讨。

一、线性规划在供应链优化中的应用

线性规划（Linear Programming，简称LP）是一种数学优化方法，广泛应用于供应链的各个环节。以下列举几个典型的例子来说明。

1. 产能规划与生产调度

在供应链的生产环节中，合理安排和规划产能是提高效率和降低成本的关键。线性规划可以根据生产能力、产能需求以及其他约束条件，给出最优的生产调度方案，使得产能利用率最大化。这能够避免生产过剩或短缺，提高供应链整体的运作效率。

2. 货物配送与运输路线优化

供应链中的物流环节通常需要优化货物配送和运输路线，以减少运输成本和提高配送效率。通过线性规划模型，可以考虑到多个因素（如物流成本、车辆容量、运输时间等），并给出最佳的货物配送路线方案，实现供应链运输的最优化。 3. 库存管理

库存管理是供应链中非常重要的一环。利用线性规划模型，可以综合考虑到供应、需求、运输时间、仓储成本等因素，确定最优的库存水平。这有助于降低库存成本、减少库存积压和缺货现象的发生，提高供应链的响应能力。

二、仿真在供应链优化中的应用

仿真是通过建立供应链系统的数学模型来模拟现实情况，并运行模型以获得仿真结果。在供应链优化中，仿真方法可以帮助分析和预测不同策略对供应链效果的影响，优化供应链规划。

1. 风险分析与策略优化

通过对供应链系统进行仿真，可以模拟和评估供应链中可能发生的各种风险和不确定性因素，并进一步探索应对策略。通过对不同方案的仿真分析，可以为决策者提供参考，优化供应链规划，降低风险。

2. 供应链协同与合作

在供应链的协同与合作中，仿真方法可以帮助评估不同企业间合作协议的效果，并找到最优的协同策略。通过仿真模型，可以模拟和研究供应链中各个参与主体的行为，优化合作关系，提高整体供应链效益。

探究供应链管理的数学模型与方法

作为现代产业发展的一项重要技术，供应链管理（Supply

Chain Management，SCM）在各行各业中得到了广泛的应用。在全球化的经济背景下，供应链管理可以帮助更好地管理全球供应链网络，实现优化资源的高效配置，提高企业竞争力。然而，如何有效地管理供应链成为了当前SCM研究和实践领域的热点问题。在实际应用中，供应链管理往往需要运用数学模型和方法进行分析和优化。

一、供应链管理的数学模型

在研究供应链管理问题时，我们可以借鉴许多数学模型，如线性规划、整数规划、动态规划、随机优化、博弈论等等。这些数学模型的主要应用领域包括需求预测、库存控制、生产计划、超市定价、物流路线优化、供应商选择等等。这里我们介绍一下在供应链管理领域中应用比较广泛的数学模型。

1.线性规划模型

线性规划模型是应用比较广泛的数学模型之一，可以用于多种供应链管理问题的分析与优化。例如，在物流路线的优化问题中，我们可以通过线性规划模型来计算最短路径、最小时间或最小成本等。在生产计划问题中，我们可以通过线性规划模型来计算最小成本或最大收益等。线性规划模型的优点在于其计算简单、数据运算量相对较小，而应用范围较广。

2.动态规划模型

动态规划模型可以用于处理一些复杂的供应链管理问题，比如库存控制问题。在库存控制问题中，动态规划模型可以用于预测未来的需求和补货时间，并通过动态规划算法来确定最优的订单量和补货时间，最大化总体利润。与线性规划模型不同，动态规划模型考虑了时间维度，更适用于那些具有长期和短期影响的问题。

3.博弈论模型

博弈论模型是供应链管理研究中不可或缺的内容之一，在供应链中存在着多个决策实体之间的博弈行为。生产商、供应商、物流企业之间的商业博弈行为，即价格竞争、市场份额分配、服务质量等的公共资源分配问题就是博弈论的研究内容。通过建立博弈论模型来对供应链中的决策实体之间的博弈行为进行分析，可以帮助决策者制定更优的策略。