【摘 要】
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为解决需求不确定的联合补充问题，提出一种基于改进模糊模拟的混合遗传算法。应用模糊集理论将需求处理为模糊变量，并用梯形模糊数表示，建立模糊期望值模型，改进经典模糊模拟，给出
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项（F200821）,哈尔滨市重点科技攻关计划基金资助项目（2011AA1cG063）
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为解决需求不确定的联合补充问题，提出一种基于改进模糊模拟的混合遗传算法。应用模糊集理论将需求处理为模糊变量，并用梯形模糊数表示，建立模糊期望值模型，改进经典模糊模拟，给出混合遗传算法，用于求解基本订购周期和最小期望值成本。与传统模糊模拟的混合遗传算法进行比较，结果表明，在相同条件下，该算法的期望成本偏差率更小。
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