基于粒子群算法的物资采购优化：最小化企业成本

本文将介绍如何使用粒子群算法 (PSO) 来优化企业的物资采购，目标是最小化总成本。我们将以一个需要采购容器艇和操作手的企业为例，通过模拟物资的购买、保养、训练和使用，寻找最佳的采购策略。

代码解析matlabclc,clear;clear globalglobal para_c_fix para_c_bao para_c_train para_r para_n_0%% 数据输入%容器艇与操作手价格para_c_fix=[200 100];%保养价格para_c_bao=[10 5];%训练价格para_c_train=10;%需求数量 (每周)para_r=[11 5 4 7 16 6 5 7 13 6 5 7 12 5 4 6 9 5 5 11 29 21 17 20 27 13 9 10 16 6 5 7 11 5 5 6 12 7 7 10 15 10 9 11 15 10 10 16 26 21 23 36 50 45 45 49 57 43 40 44 52 43 42 45 52 41 39 41 48 35 34 35 42 34 36 43 55 48 54 65 80 70 74 75 101 89 88 90 100 87 88 89 104 89 89 90 106 96 94 99 109 99 96 102];para_r=reshape(para_r',[],1);%初始数量para_n_0=[13 50];

%% PSO 算法参数设置sizepop=500; % 种群大小dim=208; % 变量维度 (104周 * 2种物资)ger=3000; % 最大迭代次数xlimit_max=ones(1,dim)-0.000001; % 变量上限xlimit_min=zeros(1,dim)+0.00001; % 变量下限vlimit_max=0.2*(xlimit_max-xlimit_min); % 速度上限vlimit_min =-1*vlimit_max; % 速度下限c_1=0.8; % 加速因子1c_2=0.5; % 加速因子2c_3=0.5; % 加速因子3

%% 初始化种群pop_x=zeros(dim,sizepop);pop_v=zeros(dim,sizepop);for i=1:dim for j=1:sizepop pop_x(i,j)=(xlimit_min(i)+(xlimit_max(i)-xlimit_min(i))*rand); pop_v(i,j)=(vlimit_min(i)+(vlimit_max(i)-vlimit_min(i))*rand); endend

%% 计算初始适应度值 (成本)gbest=pop_x;fitness_gbest = zeros(1, sizepop);for j=1:sizepop fitness_gbest(j) = calculate_fitness(pop_x(:,j));end

%% 寻找初始最优解zbest=pop_x(:,1);fitness_zbest=fitness_gbest(1);for j=1:sizepop if fitness_gbest(j)<fitness_zbest zbest=pop_x(:,j); fitness_zbest=fitness_gbest(j); endend

%% 迭代优化iter=1;record_2=zeros(ger,1);while iter<=ger % 更新粒子速度和位置 for j=1:sizepop pop_v(:,j)=(c_1pop_v(:,j)+c_2rand*(gbest(:,j)-pop_x(:,j))+c_3rand(zbest-pop_x(:,j))); pop_v(:,j) = min(max(pop_v(:,j), vlimit_min), vlimit_max); % 限制速度 pop_x(:,j)=pop_x(:,j)+pop_v(:,j); pop_x(:,j) = min(max(pop_x(:,j), xlimit_min), xlimit_max); % 限制位置

    % 变异操作        if rand>0.75            i=ceil(dim*rand);            pop_x(i,j)=(xlimit_min(i)+(xlimit_max(i)-xlimit_min(i))*rand);        end

    % 计算适应度值        fitness_pop(j) = calculate_fitness(pop_x(:,j));

    % 更新个体最优解和全局最优解        if fitness_pop(j)<fitness_gbest(j)            gbest(:,j)=pop_x(:,j);            fitness_gbest(j)=fitness_pop(j);        end        if fitness_gbest(j)<fitness_zbest            zbest=gbest(:,j);            fitness_zbest=fitness_gbest(j);        end    end        record_2(iter)=fitness_zbest;    iter=iter+1;    disp(['当前迭代次数：' num2str(iter)]),end

%% 输出结果x=zbest;%... (代码省略)

%% 计算适应度值的函数function fitness = calculate_fitness(x) global para_c_fix para_c_bao para_c_train para_r para_n_0 %... (代码省略)

% 计算总成本    fitness = y;end

代码解释：

数据输入: 定义了容器艇和操作手的价格、保养价格、训练价格、每周需求数量以及初始数量。2. PSO 算法参数设置: 设置了粒子群算法的相关参数，如种群大小、迭代次数、变量范围、速度范围和加速因子等。3. 初始化种群: 随机生成了初始的粒子群，包括每个粒子的位置和速度。4. 计算适应度值: 定义了一个函数 calculate_fitness 来计算每个粒子的适应度值，即总成本。5. 迭代优化: 在每次迭代中，根据 PSO 算法的公式更新粒子的速度和位置，并重新计算适应度值。同时，记录并更新个体最优解和全局最优解。6. 输出结果: 迭代结束后，输出全局最优解，即最佳的物资采购策略。

运行结果

由于代码中没有具体的输出部分，这里无法给出具体的运行结果。但通过运行代码，我们可以得到以下信息：

最佳的每周容器艇和操作手采购数量。* 最终的总成本。* 算法的收敛曲线。

总结

本文介绍了如何使用粒子群算法来优化企业的物资采购策略，并提供了一个示例代码。通过修改代码中的参数和约束条件，可以将其应用于更复杂的实际场