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以供应链多级库存为研究背景,建立以生产为中心的供应、生产和销售3个环节的多级库存集成化动态模型,并对模型进行仿真优化。结合训练神经网络的混合算法GA-BP算法,提出了基于遗传算法与人工神经网络相结合的优化预测模型。最后给出实例说明GA-BP算法优化预测模型的求解过程,验证了模型的可行性。
多级库存集成模型优化预测研究
【摘 要】
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以供应链多级库存为研究背景,建立以生产为中心的供应、生产和销售3个环节的多级库存集成化动态模型,并对模型进行仿真优化。结合训练神经网络的混合算法GA-BP算法,提出了基
【机 构】
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南京工业大学自动化与电气工程学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2012年5期
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