基于神經網絡的物流系統(tǒng)最經濟控制研究.pdf

1、分類號密級UDC編號桂林電子科技大學碩士學位論文題目:基于神經網絡的物流系統(tǒng)最經濟控制研究(英文)ResearchontheMostEconomicalControlofLogisticsSystembasedonNeuralwk研究生姓名：萬梅芳指導教師姓名、職務：陳以副教授申請學科門類：工學碩士學科、專業(yè)：控制理論與控制工程提交論文日期：2009年4月論文答辯時間：2009年6月年月日摘要摘要物流，因其貫穿了生產和流通的全過程，所以

2、，合理、高效的物流能夠協(xié)調與完善整個生產和流通結構，產生巨大的利潤，成為企業(yè)和國民經濟新的利潤增長點。我國無論是國民經濟領域還是企業(yè)經濟領域，物流成本都居高不下，在宏觀層次上表現(xiàn)為物流成本占GDP的比重過高，在微觀層次上表現(xiàn)為物流成本位居企業(yè)成本項目的首位。我國物流科學研究起步較晚，由于有效的物流成本控制所產生的經濟效益和社會效益都是顯著的，因此，物流成本控制如何實現(xiàn)合理化或最優(yōu)化是本論文關注和研究的課題。最經濟控制（theMostEc

3、onomicalControl，簡稱MEC）是以系統(tǒng)的技術性能指標為約束條件，經濟效益為目標函數的最優(yōu)控制。最經濟控制與智能控制相結合產生了最經濟智能控制（theMostEconomicalIntelligentControl，簡稱MEIC）。神經網絡是智能控制中常用的一類，由于采用梯度下降法的BP（BackPropagation）神經網絡算法存在易產生局部極小而產生偽收斂，甚至不收斂的缺點，本文采用徑向基函數（RadialBasedF

4、unction，簡稱RBF）神經網絡對物流系統(tǒng)實現(xiàn)最經濟智能控制研究。論文在系統(tǒng)分析徑向基函數神經網絡和遺傳算法（GeicAlgithm，簡稱GA）理論的基礎上，對最經濟控制的研究方法進行了深入的研究，建立了神經網絡的網絡代價函數，給出了一種基于改進的自適應遺傳算法的徑向基函數神經網絡的結構優(yōu)化算法，實現(xiàn)了神經網絡的最經濟控制。采用自適應的交叉算子和變異算子，不僅增強了樣本的多樣性，而且擴大了搜索空間。由于構造物流系統(tǒng)的經濟代價函數比較