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1、在制造業(yè)的生產(chǎn)計劃管理方面，按照單項目無能力約束的批量生產(chǎn)計劃制定的計劃方案在實際執(zhí)行過程中效果不是很理想，其中主要的原因是所作的批量計劃方案超出了正常生產(chǎn)能力。有限能力約束的多項目批量生產(chǎn)計劃，即CLSP問題(CapacitiedLotSizingProblem)考慮了生產(chǎn)能力約束，利用這種計劃做出的生產(chǎn)方案克服了無能力生產(chǎn)計劃所遇到的問題。一般用智能優(yōu)化算法求解CLSP問題，模擬退火算法、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡、遺傳算法、禁忌搜索算法以及這
2、些算法的混合使用是近年來解決優(yōu)化問題的主導方法，本文采用多級退火遺傳算法解決這一問題?！ ”疚慕Y合了遺傳算法和模擬退火算法，把Boltzmann機制、移民策略和罰函數(shù)引入到遺傳算法中來，在算法中注意時刻保留最優(yōu)值，既保證了算法能夠跳出局部最優(yōu)，又保證了在算法尋優(yōu)過程中適應度保持逐步下降的趨勢，直到找到滿意的解。根據(jù)銀鴿公司的現(xiàn)實需要本文設計了一個企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)，其中決策支持部分的批量生產(chǎn)計劃的制定采用了這種多級退火遺傳算法，并且取得
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