换一批基于自适应多种群遗传算法的可修医疗服务备件库存优化研究
Adaptive multiple-population genetic algorithm to optimize medical repairable spare parts inventory
摘要目的:研究医疗器械行业中可修复的医疗服务备件的库存优化问题,为医疗服务备件库存策略提供指导.方法:在METRIC (multi-echelon technique for recoverable item control)可修服务备件的单个中心仓库二级库存模型基础上,采用数学建模方法建立可修医疗服务备件库存模型,采用自适应多种群遗传算法求解该模型.以医院医疗服务备件为背景,考虑多服务备件供应商、多区域维修中心及多维修站,以年预算为约束条件,建立以年缺货期望最小为目标的二级库存优化模型,设计了该模型求解的自适应多种群遗传算法,采用Matlab工具通过数值算例说明优化模型的正确性和算法的有效性.结果:自适应多种群遗传算法结合了自适应遗传算法和多种群遗传算法的双重优点,其结果优于这2种算法,有效解决了医疗服务备件库存成本问题.结论:采用数学建模和自适应多种群遗传算法能很好地解决可修复的医疗服务备件库存优化问题,研究结果对降低医疗可修服务备件库存成本、提高物流效益具有重要指导作用.
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关键词
医疗可修服务备件二级库存METRIC模型自适应多种群遗传算法medical repairable spare partstwo-echelon inventoryMETRIC modeladaptive multiple-population genetic algorithm
分类号
R318（医用一般科学）TP18
栏目名称
DOI
10.7687/J.ISSN1003-8868.2015.12.001
发布时间
2016-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省高等学校大学生创新创业训练计划立项项目（201410312061X）
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