[发明专利]一种均值邻域混合算法解决制造业物料采购问题

摘要

一种均值邻域混合算法解决制造业物料采购问题，选择物料采购标准作为初始解，通过计算采购标准适应的移动步长、新的物料集解、计算相异度、成本、商家的合适指数，从而选择出适应度最大的物料供应商。本发明以物料采购标准作为初始解，使最优解能够更加接近采购标准；利用移动步长来设定采购标准的邻域，能够使算法在最优解附近游动，加快了算法得到最优解的速度；利用平均值与标准值之差作为步长，降低了K_means算法对异常值敏感的可能性；通过新的物料集来计算相异度，让算法不过快收敛，提高了算法的计算精度；通过商家的合适指数，利用成本和相异度两个指标刻画供应商的合适指数，从两个方面为问题把关，使最终解更加可靠。

主权项

一种均值邻域混合算法解决制造业物料采购问题，本发明涉及企业管理领域，具体地涉及用算法解决制造业物料采购问题，其特征是，包括如下步骤：步骤1：初始化数据集，初始化采购商数据集P，属性(物料)数据集A，采购物料标准X步骤2：选择初始解，以物料采购标准作为初始解步骤3：计算采购标准适应的移动步长步骤4：计算新的物料集解步骤5：计算计算相异度，属性数据集中每个属性与计算新的物料集解的相异度，相异度用距离来表示，在此，用欧几里得距离来表示属性数据集中每个属性与物料采购标准的相异度步骤6：计算成本步骤7：计算商家的合适指数步骤8：选出适应度最大的物料供应商步骤9：计算找出最优成本商家步骤10：选出最优供应商，选择准则为：判断最优成本供应商与适应度最大的供应商是否是同一家供应商，如果是，转步骤11；如果不是，以步骤2计算得到的新的物料集解，作为初始解并转步骤3步骤11：算法结束，输出最佳结果。