科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在分析物流绩效关键影响因素基础上,提出采用改进的GA遗传算法应用于物流绩效评价测试。以多个主要影响因子为网络的输入信息,建立物流绩效综评遗传神经网络模型,利用GA较强的全局寻优化能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地综合评价出网络输出信息的物流绩效等级。进行不同综合评价方法对比,结果表明基于改进遗传算法的评价方法计算速度快、精度高、鲁棒性强,可以有效直观地对物流绩效进行综合评价,具有一定实际应用价值。
- 单位
在分析物流绩效关键影响因素基础上,提出采用改进的GA遗传算法应用于物流绩效评价测试。以多个主要影响因子为网络的输入信息,建立物流绩效综评遗传神经网络模型,利用GA较强的全局寻优化能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地综合评价出网络输出信息的物流绩效等级。进行不同综合评价方法对比,结果表明基于改进遗传算法的评价方法计算速度快、精度高、鲁棒性强,可以有效直观地对物流绩效进行综合评价,具有一定实际应用价值。
