[发明专利]面向医用耗材库存与补货协同优化过程的调度方法及系统

权利要求书

1.一种基于遗传算法面向医用耗材库存与补货协同优化过程的调度方法，其特征在于，包括：

S1.初始化算法的输入参数，包括周期内时间点的数量n，周期内时间点集合记为T＝{t₁,...,t_i,...,t_n}，其中t_i表示周期中的第i个时间点，时间点对应的预测消耗量记为V＝{v₁,...,v_i,...,v_n}，其中v_i表示t_i时间点上的预测消耗量；

S2.设定算法的执行参数，包括最大迭代次数I_max，当前迭代次数I＝1，种群规模Q，全局最优解X_best；

S3.初始化搜索种群个体集合X；考虑共有Q个个体，其中第I代种群中的第j个个体定义为其中表示在个体中第i个时间点的订货状态，若表示个体中对应的第i个时间点为订货状态，否则在该时间点不进行订货；

S4.分别计算种群中个体的适应度值，把种群中所有个体按照其适应度值的非递增序进行排序，从而获得一个经过排序后的种群记为

S5.考虑S个子种群，其子种群集合记为将S4中经过排序的种群中的个体依次分配给每个子种群，即把位置为kS+i,k∈Z⁺上的个体放置子种群中；

S6.对子种群中所有个体进行交叉以及变异更新操作，以子种群的形式进行局部搜索；

S7.把经过更新的所有子种群重新融合为一个新种群记为

S8.对种群进行变异操作；

S9.更新全局最优解；

S10.将I+1赋值给I，判断算法终止条件I≤I_max是否成立，若成立则执行S4，否则执行S11；

S11.算法执行结束并输出全局最优解X_best的适应度值和对应的库存补货策略；

步骤S4中计算个体的适应度值，包括：

S41：定义变量V＝{v₁,...,v_k,...,v_n}，表示周期内每个时间点的预测消耗量，其中v_k有下列公式计算获得：

其中表示大于或等于m的最小整数；

S42：判断是否成立，若成立，则执行S43；否则把1赋值给执行步骤S43；

S43：定义变量k＝1,z＝0；

S44：判断是否成立，若成立，则执行S45；否则执行S46；

S45：把z+1赋值给z，定义变量C_z＝0；

S46：把C_z+v_k赋值给C_z；

S47：将k+1赋值给k，判断k≤n是否成立，若成立，则返回S44，否则执行S48；

S48：形成订货点对应预测消耗量集合C＝{C₁,...,C_j,...,C_l}，l表示个体订货点的个数，|C_j|表示当前订货点到下一订货点之间的时间点的个数，l个订货点把个体时间周期划分的时间点对应预测消耗量集合V_P＝{V₁^P,...,V_j^P,...,V_l^P}，表示第j个订货点到第j+1个订货点之间的时间点对应的预测消耗量的集合；

S49：定义变量O＝{O₁,...,O_j,...,O_l}，表示每个订货点对应的订货量，V_C＝{V₁,...,V_j,...,V_l}，表示每个订货点对应的当前库存量，j＝1，个体解对应的成本记为C_cost＝0；

S410：若j＝1成立，则V_j＝0，否则V_j＝O_j-1+V_j-1-C_j-1；

S411：判断V_j≥C_j是否成立，若成立，则令O_j＝0，否则计算订货量按公式O_j＝C_j-V_j+ε获得，ε表示一个随机因子；

S412：把C_cost+O_j*(P+C_T)赋值给C_cost，O_j+V_j赋值给V_j，定义变量m＝1；

S413：把赋值给C_cost，然后把赋值给V_j；

S414：将m+1赋值给m，判断m≤|C_j|是否成立，若成立，则返回S413；否则执行S415；

S415：将j+1赋值给j，判断j≤l是否成立，若成立，则返回S410；否则以最终获得的C_cost值作为该个体对应的适应度值。