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基于改进遗传算法的实际成本结转方法
  • ISSN号:1003-1952
  • 期刊名称:《管理评论》
  • 时间:0
  • 分类:F224[经济管理—国民经济]
  • 作者机构:大连理工大学管理与经济学部,大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(71172137;61034003);国家科技支撑计划项目(2015BAF08B02).
中文摘要:

为了解决多步骤复杂生产过程中实际成本无法根据实物流转过程准确结转的问题,以基于产品、批次的实际成本结转为研究对象,构建成本结转数学模型。设计一种改进的遗传算法对模型进行求解:提出了顺序约束下的两层分片段染色体编码、解码方法,省去了复杂的解码修复操作;构造了基于基因小片段的多次交叉算子和分层多点变异算子以及选择策略,包括最优个体保留、个体选择次数限制以及种群扰动策略,克服了算法早熟收敛。通过算例的仿真实验和对比分析,表明改进遗传算法是求解成本中心结转优化顺序的有效方法,该算法与基本遗传算法相比收敛速度更快、结果更优。最后以某企业的实际成本数据为例,将上述成本结转方法与企业目前采用的结转方法进行对比,表明该方法在提高成本核算的准确性以及缩短成本核算时间上具有较好的效果。

英文摘要:

To solve the problem of actual cost carryover with the product circulations accurately in complex production processes, the cost carryover mathematical model which takes the product and batch as main research objects is built up. The improved Genetic Algorithm (GA) is designed to solve the model. The chromosome encoding and decoding with two layers of segments under the constraint of sequences are presented to realize valid chromosomes in the whole evolution process of GA and omit the complex operations of decoding and repairing. The muhi-point crossover and mutation with gene fragments are provided. The population perturbation strategy including optimum retention, roulette wheel selection limits on the number of individual and population disturbance is proposed to overcome the premature convergence. Compared with basic Genetic Algorithm, the improved GA is better in accuracy and efficiency. Finally, an illustrative example is given to testify this above method with the carryover method used in the enterprise; the results show that the improved GA has better effectiveness in improving costing accuracy and decreasing the time of accounting.

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期刊信息
  • 《管理评论》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院大学
  • 主编:吕本富
  • 地址:北京市中关村东路80号7号楼112室中国科学院大学经济与管理学院
  • 邮编:100190
  • 邮箱:mreview@gucas.ac.cn
  • 电话:010-82680674
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-1952
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5057/F
  • 邮发代号:82-395
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:15896