基于混合微粒群优化算法的配送中心选址问题求解
基于混合粒子群算法的试验选址问题研究
CN4321258/TP ISSN10072130X 计算机工程与科学COMPU TER EN GIN EERIN G&SCIENCE2007年第29卷第11期 Vol129,No111,2007 文章编号:10072130X(2007)1120046204基于混合粒子群算法的试验选址问题研究3The Test Locating Pro blem Based o n HybridParticle Swarm Optimizatio n欧阳星明1,林伟周1,陈迎春2OU YANG Xing2ming1,L IN Wei2zhou1,CHEN Ying2chun2(11华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074;21华中科技大学控制科学与工程系,湖北武汉430074) (11School of Computer Science and T echnology,H u azhong U niversity of Science and T echnology,Wuh an430074;2.Department of Control Science and E ngineering,H u azhong U niverstiy of Science and T echnology,Wuhan430074,China)摘 要:大型海上试验涉及分散在全国各地的人员、平台、测量设备和产品等资源。
试验海区分布在漫长的海岸线上,将这些资源运输到合适的海区属于运输问题。
试验海区的选择会影响资源的取舍,资源的取舍与试验流程优化这一车间调度问题密切相关,而试验流程优化反过来又会影响资源的取舍和海区的选择。
因此,试验海区的选择是运输问题和车间调度问题的耦合。
本文建立了该问题的数学模型,并分别用粒子群算法和排队论处理流程优化中的时间约束和资源约束,再用启发式算法对运输问题进行优化。
最后,以某产品的试验为例对算法进行了验证,结果表明了该方法的有效性。
粒子群果蝇混合改进算法在基站选址优化问题中的应用
粒子群果蝇混合改进算法在基站选址优化问题中的应用一、本文概述随着无线通信技术的快速发展，基站选址优化问题在通信网络规划中扮演着日益重要的角色。
选址的优化不仅影响着网络覆盖的质量和稳定性，还直接关系到网络建设和运营成本。
近年来，群体智能优化算法在解决复杂优化问题中展现出强大的潜力，其中粒子群优化算法和果蝇优化算法因其简单、易实现和全局搜索能力强等特点，受到了广泛关注。
本文旨在探讨粒子群优化算法与果蝇优化算法的结合，形成混合改进算法，并应用于基站选址优化问题中。
通过混合两种算法的优势，期望在解决基站选址问题时，既能提高搜索效率，又能保证解的质量。
文章首先介绍了粒子群优化算法和果蝇优化算法的基本原理和特点，然后详细阐述了混合改进算法的设计和实现过程，包括算法的融合策略、参数设置等。
接着，通过构建基站选址优化问题的数学模型，将混合改进算法应用于实际场景中，并与传统算法进行对比分析。
对算法的性能进行了评估，讨论了算法的优缺点及未来改进方向。
本文的研究不仅有助于推动群体智能优化算法在通信网络规划中的应用，还为解决其他类似复杂优化问题提供了新的思路和方法。
二、理论基础在探讨粒子群果蝇混合改进算法在基站选址优化问题中的应用之前，我们首先需要理解其理论基础。
粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群觅食行为中的信息共享机制来寻找问题的最优解。
在PSO算法中，每个解被视为搜索空间中的一个“粒子”，每个粒子都有自己的位置和速度，通过不断更新速度和位置来搜索最优解。
另一方面，果蝇优化算法（FOA）是一种模拟果蝇觅食行为的优化算法，它通过模拟果蝇寻找食物源的过程来寻找问题的最优解。
FOA 算法具有搜索速度快、全局搜索能力强等特点，因此在处理复杂优化问题时表现出良好的性能。
为了进一步提高PSO算法和FOA算法的性能，研究人员提出了粒子群果蝇混合改进算法。
该算法结合了PSO算法和FOA算法的优点，通过混合两种算法的操作步骤和搜索策略，形成了一种新的优化算法。
基于微粒群算法的配送中心选址研究
基于微粒群算法的配送中心选址研究
傅家旗;叶春明;何志康;马慧民
【期刊名称】《物流科技》
【年(卷),期】2007(30)11
【摘要】作为挖掘现代企业利润源泉的突破口,配送在物流活动中占有举足轻重的地位.多网点配送中心选址是后续物流活动开展的首要条件,对于该问题的研究具有现实意义.由于微粒群算法的普适性、鲁棒性、全局搜索性等特点,在求解复杂问题中能够较好地体现其优越性.结合运筹学中的运输规划的思想,对复杂的数学模型进行了简化,并针对问题的特点构造了求解编码机制.根据文献资料,将其中的仿真数据进行了整合,使得数据具有一定的现实意义,并用微粒群算法进行求解,得到了较好的效果.
【总页数】5页(P66-70)
【作者】傅家旗;叶春明;何志康;马慧民
【作者单位】上海理工大学,上海,200093;上海理工大学,上海,200093;上海理工大学,上海,200093;上海理工大学,上海,200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于集合覆盖模型的物流配送中心选址问题研究--以新疆昌吉市社区菜市场物流配送中心选址分析为例 [J], 苏慧敏;葛炬
2.基于TOPSIS和GRA的生鲜农产品物流配送中心选址研究—以某地生鲜农产品配送中心选址为例 [J], 宋志兰; 黄益; 孔民警; 白雪媛; 李恩良; 谷川阳
3.基于微粒群算法对城乡应急避难场所规划的研究 [J], 黄扬飞
4.基于微粒群算法对城乡应急避难场所规划的研究 [J], 黄扬飞
5.基于随机微粒群算法的开放实验室规划研究 [J], 王建丽
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基于混合粒子群算法的物流路径规划与优化
基于混合粒子群算法的物流路径规划与优化物流路径规划与优化一直是物流行业中的重要问题，对物流企业的运输效率和成本控制具有重要意义。
为了解决这一问题，基于混合粒子群算法的物流路径规划与优化方法被提出。
物流路径规划与优化的目标是在给定的运输网络和需求条件下，寻找最优的路径，以使得物流成本最小化或运输时间最短化。
传统的物流路径规划方法主要基于数学规划模型，对运输网络进行建模，但由于物流网络的复杂性和规模，这些方法往往计算量大且难以得到精确解。
混合粒子群算法是一种启发式优化算法，借鉴了群体智能的思想，能够通过不断的迭代搜索过程，逐渐优化解空间并找到较好的解。
混合粒子群算法将粒子群算法与其他启发式算法相结合，克服了粒子群算法局部搜索能力较弱的缺点，提高了算法的全局搜索能力和优化性能。
基于混合粒子群算法的物流路径规划与优化方法具体分为以下几个步骤：首先，建立运输网络模型。
运输网络模型应包含物流节点、运输路径和需求矩阵等信息。
通过收集实际物流网络的数据，构建网络拓扑结构，其中节点表示供应商、生产商、仓库和客户等物流节点，边表示运输路径，需求矩阵表示各节点之间的货物需求量。
其次，定义适应度函数。
适应度函数是衡量每个候选路径的优劣程度的指标。
在物流路径规划中，适应度函数可以根据实际情况设定，通常包括成本、时间、运输距离等指标。
适应度函数的设计需要考虑到不同指标之间的权衡，以便为决策者提供综合性的评价。
然后，初始化粒子群。
粒子群中的每个粒子表示一个候选路径，其位置和速度表示路径的构成和变化。
初始时，粒子群的位置和速度可以随机生成或基于经验设定。
粒子群中的每个粒子也需要与运输网络模型进行匹配，以确保路径的合法性。
接下来，利用混合粒子群算法进行迭代优化。
混合粒子群算法包括两个基本操作：局部搜索和全局搜索。
局部搜索通过更新粒子的速度和位置，使其朝着个体和全局最优解的方向移动；全局搜索通过调整粒子群的最优位置，引导粒子群向全局最优解靠近。
基于粒子群优化算法的物流配送路线规划研究
基于粒子群优化算法的物流配送路线规划研究物流配送是现代社会中非常重要的一项活动，影响着商品的流通和交付。
如何高效地规划物流配送路线是一个具有挑战性的问题。
本文将基于粒子群优化算法，对物流配送路线规划进行研究，以提高物流效率和降低成本。
第一部分：引言在现代物流管理中，物流配送路线规划是一个复杂且关键的问题。
一个良好的物流配送路线规划可以帮助企业降低成本、提高效率和服务质量。
近年来，基于粒子群优化算法的研究在解决物流配送路线规划问题上取得了一些有益的成果。
本文将通过研究粒子群优化算法，探讨其在物流配送路线规划中的应用。
第二部分：粒子群优化算法简介粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群的觅食行为。
每个个体称为粒子，代表一个潜在的解决方案。
粒子根据自身的信息和群体的经验进行搜索和调整，以找到最优解。
该算法具有全局搜索和并行计算的优势，适用于多维、非线性和多模态的优化问题。
第三部分：物流配送路线规划问题物流配送路线规划问题是要确定一组合理的配送路线，使得总体成本最低、配送时间最短、车辆利用率最高等指标得以优化。
这个问题具有多个变量和约束条件，并且在实践中常常是一个NP难问题。
因此，采用启发式算法来求解是比较常见的方法。
第四部分：粒子群优化算法在物流配送路线规划中的应用粒子群优化算法可以用于解决物流配送路线规划问题。
首先，需要将该问题转化为适合粒子群优化算法的数学模型。
可以将配送路径的优化目标作为适应度函数，将车辆的出发点和到达点、路线长度、配送时间等作为决策变量。
然后，通过不断更新粒子的位置和速度来搜索最优解。
粒子群优化算法有以下几个优点适用于物流配送路线规划问题：1. 全局搜索能力：粒子群优化算法具备全局搜索能力，可以避免陷入局部最优解，寻找到更优的配送路线。
2. 并行计算：粒子群优化算法可以并行计算，提高计算效率，减少求解时间。
3. 高自适应性：粒子群优化算法根据群体经验和个体信息进行搜索和调整，具有高度自适应性，可以适应不同的配送需求和环境变化。
基于粒子群算法的多配送中心选址研究
束 条 件 ， 立 了带 时 效 性 约束 的单 个 产 品 混 合 整 数 非 线 性 规 划 模 型 ． 据 模 型 的特 殊 结 构 和 粒 子 建 根 群 算 法 解 决 复 杂 问 题 的 优 势 ， 用 粒 子 群 算 法 进 行 了求 解 ． 多 配 送 中 心 选 址 模 型 及 算 法 应 用 于 运 将
备选 地点 中选 择一 定数 量 （ 数不 限定 ） 个 的地 点作
为 配送 中心 ， 为 个 用 户 配 送 物 品 ，且 每个 用 户 由一 个配 送 中心 进行 供 货 ， 配送 中心 给 每个 用 户 的送 货有 最大 时 间 限 制． 选址 过 程 中需 解决 的 主
了多供 应 商情 形 下 的选 址 模 型 ｌ ； 兵 等 设 计 了 ７吴
Ｖｏ ． ６ ＮＯ ３ １３ ．
Ｊ ｎ Ｏ ２ ｕ ｅ２ １
基 于 粒 子 群算 法 的多 配 送 中心 选 址研 究 ＊
赵 韦 李 文 锋 梁 晓磊
（ 汉 理 工 大 学 物 流 工 程 学 院 武 汉 武 ４０６） ３０ ３
摘要 ： 配送 系 统 设 计 时 ， 了使 系 统 的 总 费 用 最 ｔ ￣ ， 要 满 足 各 个 需 求 点 对 时 间 的 要 求 ． 合 考 除 ｌ ｂ还 ， 综
在物 流 网络 中 ， 送 中心 连 接 着供 货 点 和 需 配
本文 在一 定 假 设 条 件 上 建 立 了成 本一 务 模 服 型 ， 粒子 编码 和 算 法 实施 过 程 方 面 介绍 了粒 子 从
基于粒子群优化算法的货物递送路径优化研究
基于粒子群优化算法的货物递送路径优化研究货物递送路径优化是现代物流管理中一项重要的研究课题。
随着货物运输规模不断增大，如何合理安排货物的传输路径，提高运输效率，降低运输成本，成为许多物流公司和企业关注的焦点。
在过去的几十年里，学者们提出了许多方法和算法来解决这个问题。
其中，基于粒子群优化算法的货物递送路径优化算法被广泛应用并取得了较好的效果。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟自然界鸟群觅食行为的优化算法。
它通过模拟鸟群在搜索食物的过程中的合作与竞争关系，寻找最优解。
粒子群优化算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，在货物递送路径优化问题中具有广泛的应用前景。
货物递送路径优化问题实质上是一个典型的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。
TSP是指在确定的一组城市之间寻找一条最短路径，使得旅行商能够仅访问每个城市一次，并最终回到起始城市。
在货物递送路径优化问题中，旅行商变为货物的运输车辆，城市变为货物的收发点，目标是寻找最短路径和最优方案。
基于粒子群优化算法的货物递送路径优化研究可以分为以下几个步骤：首先，对问题进行定义和建模。
确定收发货物的地点和数量，以及货物之间的距离和运输成本。
将问题转化为TSP问题，并定义适当的目标函数。
例如可以以总运输成本最低为目标，或以运输时间最短为目标，根据实际情况进行选择。
其次，设计合适的粒子群模型和算法参数。
粒子群模型是指定义粒子的位置和速度，并设计适当的更新规则。
算法参数包括种群规模、最大迭代次数、惯性权重等，需要根据问题的复杂程度和精度要求进行调整。
然后，编写程序实现粒子群优化算法。
利用编程语言，如MATLAB、Python等，实现算法的核心部分。
在编写程序时，需要考虑算法的效率和可扩展性，以应对复杂的货物递送路径优化问题。
接着，进行算法的参数优化和实验验证。
通过对算法参数进行调整和优化，提高算法的准确性和鲁棒性。
基于微粒群算法的配送中心选址研究
约束条件 中 ， 为供货 点 ｋ的供货 能力 ， 为客户需求点
为从 备 选 点 ｉ 客 户 需 求 点 到
．
．
的需 求量 ， 为从供货 点 ｋ到备选 点 ｉ 的供货量 ，
的发货量 ， 为备选点 ｉ 的容量 ， 为备选点 ｉ 的货 物流通量 ，Ｐ为要求选择 的个
在飞行过程 中所处的最佳位 置 ，称其 为个 体最好位 置 ，记作 ＝Ｐｌ … （ｉ ） 作 ｐｅｔ ，也 ｂｓ 。而在个体最好 位置 的
群体中，必然有某个位置要优于其余微粒的位置 ， 称其为全局最好位置 ， 记作 ＝ ｛ｌ ２ ，ｎ ，也作 ｇｅ 。 ｏｔ Ｐ， ， Ｐ ｝ Ｐ… ｂｓ ｔ
示 。微粒在空 间中的飞行速度 用 Ｖ： （ …， 表示 ，由于每一维 的度量 值 的大小 不 同， 这个 向量也反 映 ∞）
了微粒 的飞行方 向。每个 微粒在其飞行过程 中，根据 其所处 的位 置 所对应 的适应值 ｆｘ ） （ 的大小来 确定 是优
还是劣 。以极小化为例 ，适应值越 小越好 。下文的描述都 是基 于极小化 问题 。微粒 自身具有认 知能力 ，它会记住
数 ， ， 为相应 的运输 费率 ，ｚ ｉ ｃ ７ 为运 营费用及固定费用 ，０取 １ 。 ｆ ／ ２
２ 求 解 方 法 简 述
２１ 微 粒群算法 。空 间中有 ｎ个微 粒在不停 地飞行 ，每一 时刻 ，微 粒 的位置 由一个 Ｄ维 向量 （ ，２ ％曲） ． Ｘ ） Ｘ 表 ｉ＂
作成本产生很大 的差异踟 ，这就对选址决策提 出了更高 的要求 。
文 献 【 将 选 址 问题 分 为 一 元 网 点 和 多 元 网点 问 题 ，一 元 网点 问题 通 过 解 析 方 法 可 以 近 似 得 到 合 理 的选 址 方案 。 ５ ］
基于改进粒子群算法的农村物流配送中心选址优化模型
“存 储”“分 拣”“加 工 ”和 “分 配 ”[9]。 ① 当 供 应 车 到
达 配 送 中 心 时 ,工 作 人 员 确 定 了 进 货 任 务 后 ,会 将
所 需 的 货 品 进 行 入 库 和 出 库 ,将 货 品 按 照 不 同 的
类 型 进 行 划 分 ;② 物 流 配 送 中 心 统 计 完 订 单 后 ,根
S+1
GH
S+1
GH
(
9)
(
10)
A
=A +J
式中:在 S 时 刻 G 的 速 度 为 JSG ,位 置 为 ASG ,个
S
GH
体、全局最优 位 置 为 LSG 和 LSV ,且 1≤H≤ M,
1≤G
≤N;粒 子 经 历 过 的 最 佳 位 置 为 LG (
LG1 ,
LG2 ,…,
[
11]
LGH ) ;
有 限 时 间 内 实 现 物 流 配 送 ,基 于 改 进 粒 子 算 法 构
建选址模型。
4 基于改进粒子群算法构建选址模型
改进粒子群算法与原始的标准粒子群算法有所
不同,前者增加了权 重 来 改 善 原 始 粒 子 算 法 的 全 局
寻优能力,将改进粒子算法应用在配送中心选址中,
设定粒子的种群规模为 N,在维度空间 M 内按照一
(
1)
,
W ,…,
W
(
(
1)
1)
,
W 2 ,…,
WQ
(
0)
1
(
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(
1)
1
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Q
(
1)
(
2)
基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究
基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究摘要：结合物流配送中心选址的特点，建立数学模型，在此基础上研究了基于微粒群算法的物流多配送中心选址问题，得到一种新的多配送中心选址方法。
仿真结果证明此方法比传统选址方法更适合多配送中心选址和非线性问题的优化，并且具有传统算法所不具备的灵活性，适用多样的物流配送模型。
关键词：物流；配送中心选址；微粒群算法Abtract:Accordingtothecharacteriticoflogiticditributioncente rallocation,thepaperetabliheamathmodelandpropoeanewmethodoflogit icditributioncenterallocationbaedonParticleSwarmOptimizationAlgo rithm.Thee某perimentalreulthowthatthenewalgorithmimoreuitableandadaptivetoth eoptimizationformulti-logiticditributioncenterallocationandnon-linearproblemthanconventionalalgorithm.Keyword:logitic;ditributioncenterallocation;ParticleSwarmOpt imizationAlgorithm0引言物流配送中心选址问题是物流系统规划中的重要环节，选址的好坏将直接影响到整个物流系统的物流服务成本及其服务范围[1]。
根据配送中心数量的不同，可分为单一物流配送中心选址问题和多物流配送中心选址问题，前者无需考虑竞争力、配送中心之间的需求分配、配送中心的成本等，只涉及到运输成本，适用面不广泛；对于大多数企业而言，多物流配送中心选址的问题更为普遍，更接近实际情况。
因此，本文主要研究多物流配送中心选址的问题，并为降低物流成本提出一种新的研究方法。
基于粒子群算法的物流配送路径优化问题研究
基于粒子群算法的物流配送路径优化问题研究物流配送作为现代社会发展的重要组成部分，旨在把物品或货物从生产地点运送到消费地点，其效率直接影响商业企业的成本及竞争力。
而在制造业的自动化程度不断提高，科技的不断进步使得物流业的自动化程度越来越高。
而如何优化物流配送路径成为当前亟待解决的问题之一。
物流配送路径优化问题在运筹学领域已被广泛研究和应用。
当前，粒子群算法作为一种新兴的优化算法，被广泛应用于物流配送路径优化问题中，并取得了不错的研究成果。
本文将从物流配送路径优化问题的背景、原理和优化实现三个方面对基于粒子群算法的物流配送路径优化问题进行研究。
一、物流配送路径优化问题的背景物流配送路径是物流过程中不可缺少的环节，合理的配送路径不仅能缩短物品或货物从生产地点到消费地点的时间，而且能降低物流成本。
传统的物流配送路径优化算法主要有最近邻算法、最近递邻算法、遗传算法和模拟退火算法等，但由于算法的局限性，不能充分满足实际物流需求，且效率较低。
而粒子群算法在这方面则显得尤为优秀。
二、基于粒子群算法的物流配送路径优化问题1、粒子群算法原理粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种群智能算法，旨在通过模拟群体中个体之间的协调和合作寻找最优解。
粒子群算法的主要思想在于模拟鸟群或鱼群等生物在群体中协调寻找食物或逃避捕食的行为。
通过这种方法不断寻找局部最优解，最终达到全局最优解。
因此该算法被广泛用于数值优化、智能控制以及机器学习等领域。
2、优化实现基于粒子群算法的物流配送路径优化实现可以简单概括为以下步骤：（1）定义适应度函数：通过定义适应度函数，将物流配送路径优化问题转化为数学问题，方便粒子群算法的优化计算。
（2）初始化粒子群：初始化一个包含多个粒子的种群，并随机生成粒子的位置和速度。
（3）计算适应度值：将每个粒子的位置带入适应度函数中计算适应度值。
（4）更新粒子速度：通过粒子当前位置、历史最优位置和全局最优位置计算粒子新的速度。
基于混合蚁群算法的粮食配送中心选址优化
Ｚ ａ ｇ Ｑｉ ｗｅ ｈ ｎ ｕ ｎ，Ｚ ｅ ｎ ｈ ｎ Ｔｏ ｇ
Ｃ ｌ ｇ ｆＩ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ，Ｈｅ ａ ｉ ｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｌ ｅｏ ｎ ｏ ｍａｉ ｃｅ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｅ ｏ ｎ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｙ
（ ｈ ｎ ｚ ｏ ５ ０ １ Ｚ ｅ ｇ ｈ ｕ４ ０ ０ ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ｓ ａ ｄ ｒ ｑ ｉｅ ｎ ｓ ｏ ｈ ｏ ａ ｉ ｎ ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｏ ｈ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｎ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ｆ ｔ ｅ ｌ ｃ ｔｏ ｅ ｅ ｔｏ ｆ ｔ ｅ ｇ ａｎ ｄ ｓ ｒｂ ｔｏ ｅ ｔ ｒ ａ ｍａ ｈ ｍａ ｉａ ｄ ｌａ ｐ ｉ ｄ ｔ ｈ ｏ ａ ｉ ｎ ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｉ ｓ ａ ｌ ｈ ｄ ｏ ｒ ｉ ｉｔ ｉ ｕ ｉ ｎ ｃ ｎ ｅ ， ｔ ｅ ｔｃ ｌｍｏ ｅ ｐ ｌ ｏ ｔ ｅ ｌ ｃ ｔｏ ｅ ｅ ｔｏ ｓ ｅ ｔ ｂ ｉ ｅ ｎ ｅ ｓ
ｒｔ ｍ ｓａ ｏ ｔ ｄ ｔ ｕ ｌ ｈ ｎ ｏ ｍ ａ ｉ ｎ ｐ ｅ ｏ ｎ ｉｔ ｉ ｕ ａ ｙ ｉｈ ｉ ｄ ｐ ｅ ｏ ｂ ｉ ｔ ｅｉ ｆ ｒ ｔ ｈ ｒ ｍｏ ｅｄ ｓ ｒｂ ｔ ｒ ．Ｔｈ ｎ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｄ ｏ ｅａ ｔｃｕ ｔ ｒｎ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｓ
经济 体制及 粮 食 流通 体制 改革 已不 相适应 。现今 粮 食 物 流体 系 的落后 现 状 以及 缺少对 粮食 物流 进行 科 学化研 究 的方 法 ， 已经 成 为 制 约 我 国粮 食 经 济 快 速
基于粒子群优化算法的物流配送路径规划算法研究
基于粒子群优化算法的物流配送路径规划算法研究物流配送路径规划对于现代物流行业至关重要，它能够有效地提高物流运输效率，缩短运输时间，降低运输成本。
而粒子群优化算法是一种经典的智能优化算法，已被广泛应用于各个领域的优化问题。
本文将研究基于粒子群优化算法的物流配送路径规划算法，并探讨其在实际应用中的效果和优势。
一、引言随着社会的发展和物流需求的增加，传统的物流配送方法已经无法满足全球范围内越来越复杂的运输网络。
传统的物流配送问题主要包括最优路径问题和车辆调度问题，其中最优路径问题是指在给定的起点和终点之间寻找最短路径，车辆调度问题是指如何将资源和需求合理调度以提高运输效率。
而基于粒子群算法的物流配送路径规划算法能够通过优化算法，寻找到最优的路径和调度方案，以降低成本并提高效率。
二、物流配送路径规划问题物流配送路径规划问题可以抽象为一个图论问题。
给定一个包含多个节点和连接节点的边的图，图中的节点代表物流中的各个站点，边表示站点之间的道路或路径。
而物流配送路径规划问题的目标是找到从起点到终点的最短路径，以达到最佳的物流配送效果。
三、粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟类或鱼群行为的优化算法，通过迭代求解来逼近最优解。
算法的核心思想是通过模拟鸟群中个体之间的信息交流与合作，来搜索最优解空间中的全局最优解。
在物流配送路径规划问题中，可以将每个粒子看作一个可能的路径解，每个粒子的位置代表一个可行解，粒子的速度代表搜索方向和速度。
通过粒子之间的信息交流与合作，可以逐步优化搜索的路径解，找到最优的物流配送路径。
四、基于粒子群优化算法的物流配送路径规划算法将粒子群优化算法应用于物流配送路径规划问题，可以按照以下步骤来进行：1. 初始化粒子群和搜索空间，确定起点和终点。
2. 根据起点和终点之间的路径信息，计算粒子的适应度函数值，即路径的长度。
每个粒子的适应度值代表了解的优劣，适应度值越小表示路径越短。
3. 根据粒子的适应度值和速度，更新粒子的位置和速度。
基于粒子群优化的军事物流配送中心选址
基于粒子群优化的军事物流配送中心选址
王青;端木京顺;许磊
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)015
【摘要】针对当前军事物流配送改革中配送中心选址问题,在成本最小的基础上,构建了一个混合整数规划模型,并将粒子群优化算法(PSO)引入到模型的求解中,采用离散PSO解决物流配送中心选择问题,用基本PSO解决货物运输分配问题,通过嵌套调用离散PSO和基本PSO,得到模型最优解.该方法降低了计算复杂度,有效选择了物流配送中心,优化了军事物流网络.实例表明了方法的可行性和有效性.
【总页数】3页(P3597-3599)
【作者】王青;端木京顺;许磊
【作者单位】空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038;空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038;空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.4
【相关文献】
1.基于LAP-GA的多军事物流配送中心选址 [J], 卢海容;金晓辉;刘士通;肖学福;吴会博
2.基于情景分析的军事物流配送中心选址模型 [J], 谢文龙;魏国强
3.基于遗传算法的多军事物流配送中心选址决策 [J], 李绍斌;杨西龙;李耀庭;王锐淇
4.基于时变需求的军事物流配送中心选址方法研究 [J], 田尧;陈庆印
5.基于改进粒子群优化算法的物流配送中心选址技术 [J], 胡琳
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GIS和粒子群算法的物流配送多中心选址优化方法及应用
学者建 立 ｒ总运 费最小 化选 址 优化模 型 、 费 和建 设费 用 运
进行迭代 计算 前 ．需 要首 先确定粒 子 的初 始位置 和初
这 对于特定领域 的优 最小化选 址优 化模 型 、 层规划 模 型 及多 中心选 址 优化 模 始速度 ． 与模型参 数的取值 范 围有 关 。 双 模 其取值范 同 型等 ：２ 针 对选址 优化 模 型 的求解 ， （） 学者 们先 后提 出 ｒ相 化模 型来 说 ， 型 中各 个参 数的 含义是 明显 的． 也是容易 判定 的。设 ｎ个 参数 的最小值 和最大值 向量分别 麻的遗传 算 法 、 蚁群 算法 、 子 群算 法及 相 廊的 改进形 式 粒 ．
．
本 义 首先根 据用 户 的 空 间数 据 建立 配 送 中心 选 址 优 化模 型 ， 后提 出基 于变 异 粒 子群 算 法 的求 解 方 法 ． 然 以地 王 信息 系统 为平 台编制 计算 程 序 ． 对 Ｉ 东省 区域 物流 配 掣 并 Ｌ ｊ
送 巾心 的 选 址 问 题 进 行 应 用 研 究 二 、 粒 子 群 算 法 及 其 性 能 改 进
地 ： 膀 用 案 例 研 究 的
＝ ｒ ％ ＋（
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式中 ｒ 为 １之 间均 匀分 布 的随机数 。 ） 粒子初 始速度 的设 置要 适 中 ．可 取 初 始位 置 的 一定 比例并 进行 随 机调
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基于GIS和粒子群算法的两级物流配送中心选址优化方法及应用
基于GIS和粒子群算法的两级物流配送中心选址优化方法及应用李新运;唐保国;梁立魁【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2012(031)001【摘要】According to the minimum freightage principle, the paper establishes an optimal location model for bi-level distribution centers against the background of user space database and proposes a varied PSO method to solve the model. Then on the GIS platform, it carries out an empirical study on the optimal locations of regional logistics and distribution centers in Shandong and yields results that fit the actual situation of the province, proving that the method proposed in this paper is of rather high applied value.%根据总运费最小化原则,以用户空间数据库为背景建立了针对两级配送中心的选址优化模型.为了对选址优化模型求解,提出了一种变异粒子群算法.以地理信息系统(GIS)为平台,对山东省区域物流配送中心的选址优化进行了实证研究,所得结果符合山东省实际情况,表明本文提出的选址优化方法具有较大的应用价值.【总页数】5页(P78-82)【作者】李新运;唐保国;梁立魁【作者单位】山东财经大学信息管理学院,山东济南250014;山东财经大学信息管理学院,山东济南250014;山东财经大学信息管理学院,山东济南250014【正文语种】中文【中图分类】F252.14;O152【相关文献】1.基于改进粒子群算法的物流配送中心选址策略 [J], 胡伟;徐福缘;台德艺;马庆国2.免疫粒子群算法及其在物流配送中心选址问题中的应用研究 [J], 马毓咛;许峰3.基于GIS和粒子群算法的物流配送多中心选址优化方法及应用 [J], 李新运;梁立魁;唐保国4.基于鲶鱼效应粒子群算法的物流配送中心选址 [J], 黎华5.基于量子粒子群算法的物流配送中心选址 [J], 生力军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
粒子群算法求解选址路径-概述说明以及解释
粒子群算法求解选址路径-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以描述粒子群算法求解选址路径问题的背景和目的。
可以按照以下方式进行撰写：概述粒子群算法是一种受到鸟群觅食行为启发的优化算法，通过模拟鸟群在搜索食物时的协同行为，寻找最优解。
此算法多用于求解复杂的优化问题，其中包括选址路径问题。
选址路径问题是指在给定目标点和障碍物情况下，寻找出最佳的路径，使得路径长度最短或成本最小。
文章的目的本文旨在探讨粒子群算法在选址路径问题中的应用，并分析结果及讨论其可行性和效果。
通过研究粒子群算法在选址路径问题中的优势和局限性，为解决实际生活中的选址问题提供一种新思路。
通过对粒子群算法的基本原理和选址路径问题的背景与意义的介绍，读者将能够更好地理解相关概念和方法，并能够进一步应用在实际问题中。
接下来，本文将首先介绍粒子群算法的基本原理，包括其核心概念和基本流程。
然后，将分析选址路径问题的背景和意义，以提供读者对该问题的清晰认识和理解。
最后，将详细讨论粒子群算法在选址路径问题中的应用，并对结果进行分析和讨论，以探讨其优势和局限性。
通过本文的研究，我们希望能够为解决选址路径问题提供一种新的优化算法。
对于相关领域的研究者和实践者来说，本文对于理解粒子群算法在选址路径问题中的应用具有一定的参考价值，同时也为进一步研究和探索提供了一些思路和方向。
1.2文章结构文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分旨在概述文章的主题和研究意义，简要介绍粒子群算法和选址路径问题，并说明文章的结构和目的。
正文部分将详细介绍粒子群算法的基本原理和选址路径问题的背景与意义。
在2.1节中，我们将介绍粒子群算法的基本原理，包括粒子群的初始化、速度更新和位置更新等步骤。
这将为后续的应用提供基础。
在2.2节中，我们将探讨选址路径问题的背景和意义，分析其在实际生活中的应用场景以及需要解决的挑战和困境。
结论部分将总结本文的研究内容和结果。
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李 军 军 ，王锡 淮 ，黄 有 方 ， 肖健梅
（ 上海 海 事 大 学 ，上 海 ２ ０ ３ ） ０ １５
ｔ ｙ ｉ Ｌ ａ —ｕ ， ＷＡ Ｇ Ｘ － ｕ ｉ Ｈ Ａ Ｇ Ｙ ｕ ｆｎ ， Ｘ Ａ ｉｎ ｍ ｉ （ｈ ｎ ｈ ｉＭａｉｍｅ ｎｖ ｒｉ ，Ｓ ａ ｇ ａ ０ １ ５ ｈｎ ） ＩＪ ｎ ｊｎ Ｎ ｉｈ ａ， Ｕ Ｎ ｏ —ａ ｇ ＩＯ Ｊ — ｅ ａ Ｓ ａ ｇ ａ ｒ ｉ Ｕ ｉｅｓｔ ｈ ｎ ｈ ２ ０ ３ ，Ｃ ｉａ
配 迭 中心 选 址 问题 ． 构 造 了微 粒 表 达 方 法 ，提 出 了 此 问 题 的
一
种 混 合 微 粒 群 优 化 算 法 。 通 过 整 数 规 范 化 ，微 粒 群 能 在 整
数 空 间 内对 问题 进 行 优 化 求 解 。 该 算 法 能 克 服 基 本 微 粒 群 优 化 算 法 精 度 较 低 ， 易发 散 的 缺 点 ，有 较 高 的 搜 索 效 率 。 经 过 实验 仿 真 ． 与基 本微 粒 群 优 化 算 法 、 遗 传 算 法进 行 比 较 ，证
明 了该 算 法 的 有效 性 。
关 键 词 ： 配 送 中心 选 址 ；微 粒 群 优 化 算 法 ；模 拟 退 火 ；
整数 规 范化
ｓ ａｃ ． Ｉ ｓ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｅ ｒ ｈ ｔ ｏ ａ ｅ ｗｉ ｂ ｓ ｐ ｒｉｌ ｓ ｒ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｉ ｔ ｈ ａ ｉ ａ ｔ ｅ ｗａ ｌ ｏ ｔ ｃ ｃ ｎ ｍｉａｌ ｏ
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物流配送 中心是将取货 、集货 、包装 、仓库 、装卸 、分货 、配货 、加 工 、信息 服务 、送货 等多种服务功 能融 为一体的物流据点。配送 中心的分布对 现代物 流活动有很 大的影响 ，配送 中心合 理的选址能够减 少货物运输费用 ， 进而大大降低运 营成 本。最 常见的配送 巾心选址 问题 主要是在一 系列候 选点 中确定 配送 中心 的最佳位置 ，目标是 使各项费用总和最小 。在求解配送 中心选址问题时 ，常用的定量分析方法是重心法 、Ｃ Ｌ Ｆ Ｐ法【 ｌ 】 、遗传 算法［ 。 ２ １ 等
ａｇ ｒｈ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｄ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｎ ｇ ｎ ｔ ｃ ｌｏ ｔ ｍ． Ｒ ｓ ｌ ｐ ｏ ｅ ｈ ａ ｈ ｓ ｌｏ ｉ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ｔ ｔ ｔ ｉ ｓ ａｇ ・
中图 分 类 号 ：Ｆ ２ ２４
文献 标 识 码 ：Ａ
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Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ａ ｉｎ ｏ ｉｔ ｂ ｔ ｎ ｃ ｎｒ ；ｐ ｒ ｃｅ ｓ ｒｌ ｏ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ：ｌｃ ｔ ｆｄ ｓｒ ｕ ｉ ｅ ｔ ｏ ｉ ｏ ｅ ａ ｔ ｌ ｗａ ｕ ｐ ｉ ｉ —
文章 编 号 ：１０ — １０ （ ｏ ） ８０ ２ － ５ ０ ２ ３ ０ ２ ６ ０ －０ ６ ０ ｏ
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２ ９卷 总 第 １２期 ３
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现 代 物 流 技 术
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摘
要 ：将 微 粒 群 优 化 算 法 和模 拟 退 火 算 法 结 合 ， 针 对
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｉ ｄ ｆ ｃ ｄ ｎ ｓ ｏ ｓ ｕ ｔｄ ｏ ｏ ａｉ ｎ ｐ ｏ ・ ｓｒ ｃ： ｋ ｎ ｏ ｏ ｉ ｇ ｉ ｃ ｎ ｔ ｃｅ ｆｒ ｌ ｃ ｔ ｒ ｂ ｒ ｏ ｌｍ ｆ ｉ ｉ ｕ ｉｎ ｅ ｔｒ ｎ ｔ ｅ ａ ｙ ｒ ｐ ｒ ｃｅ ｗａ ｘ ｅ ｏ ｄ ｓｌ ｔ ｃ ｎ ｅ ａ ｄ ｈ ｎ ｈ ｂ ｄ ａ ｔ ｌ ｓ ｎ ｌ ｔｂ ｏ ｉ ｉ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ｐ ｉ ａ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｍｉ ｏ ｉ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｔ ｉ ｌｏ ｔ ｍ ｉ ｔｇ ａｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ． ｈ ｓ ｇ ｒ ｈ ａ ｉ ｎ ｅ ｒ ｔｓ ｔ ｅ ａ ｔ ｌ ｓ ｒ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｉ ｔ ｅ ｉ ｌ ｔｄ ｎ ｅ ｌ ｇ ｈ ｐ ｒｉ ｅ ｗａ ｌ ｐ ｉ ａｉ ｗ ｔ ｈ ｓｍｕ ａｅ ａ ｎ ａｉ ｃ ｎ ｍｉ ｏ ｈ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ．３ ｅ ｐ ｒ ｃｅ ｓ ｒ ｅ ｏｖ ｓ ｉ ｈ ｉｔ ｇ ｒ ｓ ａ ｅ ａ－ ｔ ＂ ａ ｔ ｌ ｗａ ｍ ｖ ｌｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｅ ｅ ｐ ｃ ｆ ｈ ｉ ｔｒ ｂ ｉ ｇ ｎ ｅ ｅ ｓａ ｄ ｒ ｉｅ ． Ｔ ｉ ｌｏ ｉ ｍ ｃ ｎ ｏｖ ｔ ｅ ｅ ｅ ｎ ｉｔ ｇ ｒ ｔｎ ａ ｄ ｚ ｄ ｈｓ ｇ ｒ ｈ ａ ｔ ａ ｓ ｌ ｅ ｈ ｐ ｏ ｌｍ ｏ ｌｗ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｎ ｄ ｖ ｒ ｅ ｃ ｏ ｂ ｓｃ ａ ｔ ｌ ｒｂｅ ｆ ｏ ｒ ｃ ｓｏ ａ ｄ ｉｅ ｇ ｎ ｅ ｆ ａ ｉ ｐ ｒ ｃ ｅ ｉ ｓ ｒ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｌｏ ｔｍ， Ｓ ｉ ａ ｈ ｇ ｅ ｅ ｆ ｉ ｎ ｙ ｆ ｗａ ｍ ｐ ｉ ａ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｍｉ ｏ ｉ Ｏ ｔ ｈ ｓ ｉ ｈ ｒ ｆ ｃｅ ｃ ｏ ｉ
微 粒 群 优 化 算 法 （ ａ ｉ ｅ Ｓ ａｍ Ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ 简 称 Ｐ ０ 算 法 ） 是 在 １９ Ｐｒｃ ｗ ｒ ｐ ｍ ｚ ｉ 、 ｔｌ ｉ ａｏ Ｓ ９ ５年 由 Ｊｍ ｓ Ｋ ｎ ｅ ｙ和 Ｒ ｓｅ ａ ｅ ｅｎ ｄ ｕｓ／ ／