基于改进粒子群算法的农产品召回优化

农产品加工是食品供应链质量控制的关键环节。该文针对农产品加工环节的产品召回优化问题,给出了批次分散优化模型并分析了其算法复杂度。针对优化模型为NP难度(non-deterministic polynomial hard),难以求解的问题,指出了采用粒子群优化进行求解的途径。针对粒子群优化算法在进化的初期收敛速度快,易引起早熟;在进化后期收敛速度慢,易引起振荡的问题,提出了一种基于分段门限粒子替换策略的改进粒子群优化算法。采用相关算例对该文提出的改进粒子群优化算法进行优化性能验证,并与类似智能优化算法进行性能对比。算例仿真和性能对比的结果表明,该算法运算开销约为同类算法的10%,且可以降低潜在的召回规模约30%,适用于农产品加工环节的产品召回优化。