【特征选择】基于粒子群 PSO 的库存控制问题研究附matlab代码

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⛄ 内容介绍

阐述了粒子群算法的基本原理,探讨了在MATLAB环境中实现粒子群算法的编程方法,构建粒子群算法工具箱函数,通过仿真示例验证了该方法的有效性,表明它能够对函数进行全局优化.

⛄ 部分代码

function model=CreateModel()

   % Demand (for 3 products or items)

   D=[59    34    84    69    28    25    55    65    74    36

      84    34    31    46    78    36    80    64    22    40

      57    56    50    79    40    54    22    90    41    37];

   % Initial Inventory Level

   I0=[0 0 0]';

   % Volume

   u=[1 3 2]';

   % Maximum Capacity

   Umax=1000;

   % Item Price

   a=[188   138   176   104   153   133   200   189   163   181

      149   129   117   181   196   173   182   117   188   183

      147   173   188   182   185   103   120   171   200   154];

   % Inventory Keeping Cost

   b=[3     6    10     2     4     7     3     7     3    10

      8    10     4     8     5     5     5     4     7     6

      3     9     5     7     8     8     8     4     3     6];

   K=size(D,1);    % Number of Products or Items

   H=size(D,2);    % Time Horizon

   model.K=K;

   model.H=H;

   model.D=D;

   model.I0=I0;

   model.Umax=Umax;

   model.u=u;

   model.a=a;

   model.b=b;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]杨鹤标, 刘芳, 胡惊涛. 基于PSO的小样本特征选择优化算法研究[J]. 江苏科技大学学报:自然科学版, 2021.

⛄ 完整代码

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