基于多种群搜索的PSO的物流配送中心寻址求解

发布时间：2017-12-10 20:10

  本文关键词：基于多种群搜索的PSO的物流配送中心寻址求解

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【摘要】：物流配送中心选址不仅影响运输等成本,而且也影响顾客的服务水平,在现代物流中具有重要的现实意义。针对物流配送中心选址问题,文章提出了一种基于改进粒子算法的智能求解方法,建立了物流配送中心选择模型,根据模型特点设计出了与免疫优化算法混合的粒子群算法、多种群搜索策略、混沌初始化方法、多样性评价方法。通过合理地设置算法参数,对物流配送中心选址问题进行实验比较,实验结果表明,该文算法的求解效果良好,并且求解的速度较快。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71301038,71301041)
【分类号】：F252.1;TP18
【正文快照】： 粒子群优化算法[1](particle swarm optimiza-tion,PSO)是1995年美国学者Eberhart E C和Kennedy J提出的一种群智能优化算法。PSO算法具有参数少、收敛速度快的优点[2],但是同时也具有容易陷入局部解的缺点,而且基本PSO算法主要是用来解决连续性问题的一种算法,要应用到离散问

【参考文献】

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本文编号：1275730