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《吉林大学》 2016年
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基于智能算法和Multi-Agent的电力供应链网络协同的研究

张轶堃  
【摘要】:近年来,中国的电力行业进行了深入的改革,目的是解决生产效率低下、企业亏损、服务质量不高等问题。但是,改革的效果不佳。究其原因,除了现有体制的问题外,还有大量的企业与企业、企业内部等业务流程的不稳定与不协调造成的。本文所研究的电力行业供应链网络协同就是解决上述问题的一种方法。它覆盖了整个行业中的供应、生产、运输、库存、销售等所有部门与环节,协调上述环节中的企业与部门协同工作,使得各企业与部门信息共享,最终达到共赢目的。供应链网络协同工作问题是一个NP-hard的线性规划问题,同时,如何将其应用于电力行业也是非常值得研究的。因此,本文采用多学科交叉的方法,综合运用了运筹学、最优性原理、智能算法、Multi-Agent技术等,围绕上述问题展开,研究了电力供应链网络协同模型、智能进化多目标优化算法以及Multi-Agent的协商与通信机制,最终提出了电力供应链网络协同解决方案。具体工作与创新论述如下:首先,在国内外的研究成果中,发现供应链网络的建模多关注于成本、服务质量等,而忽略了资金流的影响。由此,本文提出了一种基于资金周转周期的多目标供应链网络模型,并分别给出了在确定性需求下的多级电力供应链网络模型和在不确定性需求下的二级电力供应链网络模型。其次,针对传统的遗传算法和模拟退火算法易于早熟等缺陷,提出了一种改进编码的遗传算法和改进混合模拟退火遗传算法,并将其应用于上述所述模型的优化求解中。实验结果表明,所提出的改进遗传算法和改进混合模拟退火遗传算法可以在更短时间获得更好的最优解集。再次,为了构建基于Multi-Agent的电力供应链网络,在研究了传统的Multi-Agent系统协商与通信机制后,针对其不足,提出了一种改进的协商算法以及通信机制。最后,结合了上述研究内容后,本文提出了基于Multi-Agent的电力供应链网络协同方案,该方案设计了一个基于Multi-Agent的电力供应链网络的原型系统。该原型系统可以帮助电力行业构建一个具有最优特性的供应链网络。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F426.61;TP18

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