| 改进粒子群算法在库存预测中的应用 |
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| 引用本文： | 黄育鹏,何雪明,卢立新,林自东.改进粒子群算法在库存预测中的应用[J].华南农业大学学报(社会科学版),2022,40(2):103-108. |
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| 作者姓名： | 黄育鹏 何雪明 卢立新 林自东 |
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| 作者单位： | 1.江南大学 机械工程学院， 江苏 无锡214122； 2.山东碧海包装材料有限公司， 山东 临沂276600 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51275210)；国家自然科学基金资助项目(51975251)；省产学研联创项目(1078081606192480)；江苏省食品先进制造装备技术重点实验室自主研究课题资助项目（FMZ2018Y2）；“六大人才高峰”(1076010241131350)。[ZK）] |
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| 摘 要： | 针对自动化立体仓库库存预测结果存在不准确和时间滞后等问题，课题组提出一种基于改进粒子群算法并结合指数平滑法来构建库存预测模型。分析传统粒子群算法和指数平滑法的原理以及缺点，通过引入附加变量、非线性动态调整惯性权重以及异步变化学习因子的方式，提出一种改进的粒子群算法；并采用4种标准测试函数来验证算法的寻优能力；最后将改进后的算法与平滑指数算法相结合构建预测模型，以某公司生产的导流板实际库存数据为例进行仿真实验，并与常用的几种预测模型进行验证对比。结果表明改进的粒子群算法预测模型的精度更高。该模型能够解决传统预测模型精度不高、适用情况单一等问题，提高企业的库存利用率。
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| 关 键 词： | 立体仓库 库存预测 粒子群算法 指数平滑法 异步变化学习因子 |
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