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Python
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# 数据结构定义：存储订单、企业、供应商数据及算法配置
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class OrderData:
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"""订单数据类：存储物料需求、交货期、成本等信息"""
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def __init__(self):
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self.I = 5 # 物料种类数
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self.Q = [250, 300, 200, 350, 280] # 各物料的需求数量
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self.Dd = 12 # 需求交货期（单位：时间）
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self.P0 = [50, 80, 60, 70, 90] # 风险企业的单位采购价
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self.T0 = [5, 8, 6, 7, 9] # 风险企业的单位运输成本
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self.transport_speed = 10 # 运输速度（单位：距离/时间）
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class RiskEnterpriseData:
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"""风险企业数据类：存储风险企业的产能、距离等信息"""
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def __init__(self):
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self.I = 5 # 物料种类数（与订单一致）
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self.C0_i_std = [40, 50, 35, 45, 48] # 单物料的单位时间标准产能
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self.C0_total_max = 100 # 总产能上限（单位时间）
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self.distance = 10 # 与需求点的距离
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class SupplierData:
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"""供应商数据类：存储各供应商的产能、价格、距离等信息"""
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def __init__(self, I=5):
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self.I = I # 物料种类数
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self.supplier_count = 4 # 供应商数量
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self.names = ["S0", "S1", "S2", "S3"] # 供应商名称
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# 能否生产某物料的矩阵（supplier_count × I），1=能生产，0=不能
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self.can_produce = [
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[1, 1, 1, 1, 1],
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[1, 0, 1, 0, 1],
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[0, 1, 0, 1, 0],
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[0, 0, 1, 1, 1]
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]
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# 单物料单位时间标准产能（supplier_count × I）
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self.Cj_i_std = [
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[20, 18, 15, 22, 25],
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[25, 0, 30, 0, 28],
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[0, 22, 0, 35, 0],
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[0, 0, 20, 30, 22]
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]
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# 供应商单位时间的最大总产能（supplier_count）
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self.Cj_total_max = [120, 110, 100, 95]
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# 最小起订量（supplier_count × I）
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self.MinOrder = [
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[20, 20, 15, 25, 20],
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[30, 0, 25, 0, 30],
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[0, 25, 0, 30, 0],
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[0, 0, 20, 35, 25]
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]
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# 最大供应量（supplier_count × I）
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self.MaxOrder = [
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[100, 150, 80, 120, 130],
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[120, 0, 100, 0, 110],
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[0, 140, 0, 150, 0],
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[0, 0, 90, 130, 100]
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]
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# 单位采购价格（supplier_count × I）
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self.P_ij = [
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[60, 85, 70, 80, 100],
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[65, 0, 75, 0, 105],
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[0, 90, 0, 85, 0],
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[0, 0, 78, 88, 98]
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]
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# 单位运输成本（supplier_count × I）
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self.T_ij = [
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[7, 9, 8, 10, 12],
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[6, 0, 9, 0, 11],
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[0, 10, 0, 12, 0],
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[0, 0, 10, 13, 14]
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]
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# 供应商与需求点的距离（supplier_count）
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self.distance = [45, 35, 60, 50]
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class Config:
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"""算法参数配置类：存储NSGA-II的各类参数"""
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def __init__(self):
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# 种群参数
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self.pop_size = 300 # 种群大小
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self.N1_ratio = 0.2 # 优先成本的种群比例
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self.N2_ratio = 0.2 # 优先延期的种群比例
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self.N3_ratio = 0.3 # 强制风险企业的种群比例
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self.N4_ratio = 0.3 # 随机种群比例
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# 遗传操作参数
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self.crossover_prob = 0.8 # 交叉概率
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self.mutation_prob = 0.2 # 变异概率
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self.max_generations = 800 # 最大进化代数
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# 惩罚系数
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self.delta = 1.3 # 变更惩罚系数
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self.gamma = 500 # 提前交付惩罚系数
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# 早停参数
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self.early_stop_patience = 50 # 连续多少代无改进则早停
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# 目标函数数量
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self.objective_num = 2 # 双目标（成本+延期） |