摘要：针对樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)收敛性能差、容易陷入局部最优等问题,提出了多策略融合的黄金正弦樽海鞘群算法(Golden sine Salp Swarm Algorithm with Multi-strategy, MGSSA).首先采用选择反向学习策略对种群中完全偏离最优个体寻优方向的个体计算选择反向解,改善种群质量;然后在跟随者位置更新阶段加入最优个体和精英均值个体引导,以加快算法收敛速度;最后根据概率选择黄金正弦算法变异策略,进一步改善解的质量,同时便于算法后期跳出局部最优.本研究在14个基准测试函数上进行实验,与其他群智能优化算法和其他改进樽海鞘群算法对比,将其应用于拉压弹簧设计问题测试解决工程优化问题的性能.结果表明:MGSSA具有较高的收敛精度和稳定性,在求解工程问题时性能良好.

摘要：文章研究了制造商/回收中心将新旧产品分开来销售,满足不同消费者需求,其中新产品经一级零售商售予一级需求市场,旧产品经二级零售商售予需求随机的二级需求市场的网络均衡问题.将闭环供应链网络均衡模型的求解问题转换为等价的变分不等式求解问题,并利用Nash均衡理论得到了整个闭环供应链达到均衡时的均衡条件,设计了求解该模型的投影收缩算法.结合算例对模型的合理性进行了验证,结果表明:适当提高废旧品的转化率、可再制造品占有率、可修复品占有率对网络整体及资源的循环利用都具有促进意义.