基于一种改进算法的仓库选址研究
一种基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法
一种基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法是一种利用聚类分析技术来确定最佳驿站选址的方法。
传统的k-means算法是一种常见的聚类算法，它通过计算样本之间的距离来将样本划分成k个簇。
然而，在实际应用中，k-means算法存在一些问题，如对初始聚类中心的敏感性、选取最佳k值的困难、易陷入局部最优等。
改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法可以通过以下几个步骤实现：1. 数据预处理：首先，收集并整理相关的地理数据，包括人口分布、交通情况、商业区域等。
然后，对数据进行标准化处理，以便在应用k-means算法时能够平等对待各个指标。
2. 确定聚类数目k：为了选择合适的聚类数目k，可以借助改进的k-means算法，如二分k-means、密度聚类等。
这些算法可以根据聚类的结果来评估聚类的质量，并选择最佳的聚类数目。
3. 执行改进的k-means算法：根据选定的聚类数目k，执行改进的k-means算法来确定最佳驿站选址。
改进的k-means算法可以采用一些优化策略，如使用不同的距离度量方式、调整初始聚类中心等。
4. 评估聚类结果：对于得到的聚类结果，可以通过内部评价和外部评价两种方式进行评估。
内部评价方法可以通过计算簇内的紧密度和簇间的分离度来评估聚类的质量；外部评价方法可以通过与已知标签进行比较来评估聚类的准确性。
5. 选取最佳驿站位置：根据评估结果，选取最佳驿站位置。
可以考虑选择簇内样本数最多的簇作为最佳驿站位置，以满足人口密度的要求；也可以考虑选择离商业区域和交通枢纽较近的簇作为最佳驿站位置，以便提高驿站的利用率和便捷性。
通过基于改进k-means算法的菜鸟驿站选址方法，可以提高驿站选址的准确性和效率，满足人们的快递需求。
最短距离改进问题算法在物流选址中的应用
Ｚ ＨＡＮＧ Ｔ ａ － ｉｎ Ｆ ｉ－ ｉ ｉ ｎ ｘａ ｇ ， ＡＮ Ｊｎ ｗｅ
（． ｈ ｏ ｆ Ｃｖ Ａ ｆｉ Ｈ ｎ ｎ ｒｖ ｃ ， ｅ ａ ｈ ｎ ｚ ｏ ４ ０ ５ ；．ｈ ｎ ｚ ｏ Ｃ ｍ ｅｃ ｎ ｒｄ ｅ ｈ ｉ ａ ｏ ｅ ｅ １ ｃ ｏｌ ｉ ｌ ｆ ｒ ｅ ａ ｐｏ ｉ ｅ Ｈ ｎ ｎ Ｚ ｅ ｇｈ ｕ ５ ０ ２ ２ ｅ ｇｈ ｕ ｏ ｍ ｒｅ ａ ｄ Ｔ ａ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｉｎ Ｃ ｌ ｇ ， Ｓ ｏ ｉ ａｓ ｎ Ｚ ｃ ｌ
的决策。定量方法根据各种约束条件和所要达到的 目标， 把选址
出一个求解 Ｈ ｍ ｉｇ 离下的最短路改进 问题的近似算法： ａ ｍｎ 距 按 照一定规则得到满足一定条件 的树 型图， 求解相应 的 ０ １ — 整数 规划问题． 该研究有助于设计求解 Ｈａ ｍ ｎ 距离下 的最短路改 ｍ ｉｇ 进问题的有效 的近似算法 ． 设 Ｇ （ ，） ：ｖＥ是一个 无 向网络 ，＝ｖｖ …ｖ ｝ ｖ ｛Ｉ： ｎ是顶点集 ， ＝ｅ ，， Ｅ ｛， ， ｅ， ｅ ｝ ｍ 是边集 ， 里将 Ｇ作为所有物流 中心 的集合 ， …， 这 Ｖ为各个 供应 商 、 工厂及用户 ， 这里 Ｅ为物流 中心 Ｇ到各个供应商 工厂
在物流系统 中， 物流中心居于重要 的枢纽 地位， 起着承 上启 下的作用。 在其物流上游是供应地 、 工厂等， 其下游则是用户 。 物
流 中心的选址是指在一个具有若干供应 点及若干需求点的经济 区域 内选择一个或几个地址来设置配送 中心 的规划过程 。较好 的物流 中心选址可以有效地节省费用，促进生产和？ 费的协调 肖
与配合， 保证物流系统的平衡发展 。同时还可 以向企业提供专业 化、 个性 化 、 高质高效 、 完善 的增值物 流服务 。当前 ， 努力降低企 业成本 、 加企业利润， 增 已经成为物流企业 生存发展 、 增加 发展 潜力和保持竞争力的重要 保证 。因此， 物流中心的合理选址就显
基于改进自适应遗传算法求解有色金属立体仓库堆垛机路径优化问题
系 列优 点之 外 ，还 弥补 了Ａ Ａ Ｇ 的缺 陷 。为 了保 证
每 一代 的 优 良个 体 不被 破 坏 ，采 取 了精 英 保 留策
２
２ 厂
‰Ｅ
略 ：如 果 下一 代 的最 佳 个体 适 应度 小于 当前 种 群 的最 佳 个 体适 应度 ，那 么将 当前 种群 的最 佳个 体 或者 多个 个 体 直接 复 制 到 下一 代 ，从 而 不会 被 当 代 种 群 的交叉 和变 异等 遗传 操 作破 坏 。Ｉ Ｇ 公式 Ａ Ａ
在Ｉ Ｇ 算法中，根据公式 ，个体的交叉概率 ＡＡ
．
和 变异 概 率 应根 据 个 体 的适应 度 在 平均 适 应 度和 最 大适 应 度 之 间进 行 线性 变 换 。如 果种 群 中存在 较 大规 模 的适应 度 接近 平 均适 应 度 的个 体 ，它 的
交 叉概 率最 大 ，几 乎为 和 ｐ ，若 个体 适应 度接
入局 部最 优 的现 象 。
√
≥
ｑ ④ ｃ ３ ）
，＜ ｑ ’，
：
Ｐ一 — ： √ ｑ（
１ ，＜ ，
ｐ： 分别为交叉概率的最大值和最
ｆ， 二 一
二 ｒｆ ＞
式中，
值。
小值 ，ｐ ． ，分 别 为 变 异 概 率 的最 大 值 和 最 小 ｐ．
如
一—
，
图２ 图３ 两 个 公式所 表 示 的 图像 ，均 为正 和 为 弦式 图像 ，从 而 保 证 了交 叉概 率 和变 异 概 率呈 一 种 稳 定 式 变化 ，而 不会 出现 过 度 陡 峭 曲线 ， 因为
一
ｌｓ ａ １它可以弱化 由于适应度接近平均适应 ＜ ＜ ， ｉ ｎ
基于遗传算法的物流中心选址优化研究
基于遗传算法的物流中心选址优化研究随着全球化的不断深入和物流技术的不断发展，物流中心的选址问题成为了一个重要的研究领域。
一个合理的物流中心选址方案可以优化物流效率，降低物流成本，从而提高物流企业的竞争力和运营效益。
而遗传算法作为一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，被广泛应用于物流中心选址问题的研究中。
一、遗传算法的介绍遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，是对优化问题进行求解的通用方法。
遗传算法的基本思想是将优化问题通过编码形成适应度函数，然后通过染色体的交叉、变异和选择等遗传操作来逐步优化适应度函数，并最终得到问题的最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、易于并行化、能够避免陷入局部最优解等优点，因此被广泛应用于物流中心选址问题的研究。
二、物流中心选址问题的研究现状物流中心选址问题是指在考虑经济、运输、环保等因素的基础上，确定最佳的物流中心选址方案。
物流中心选址问题具有复杂性和多样性，需要综合考虑多个因素。
例如，地理位置、交通状况、能源消耗、环保标准、人力成本、税收政策等因素均会影响物流中心选址方案的制定。
目前，对于物流中心选址问题的研究已经取得了一定的进展。
研究者们通过建立数学模型和算法，从不同角度考虑物流中心选址问题，提出了许多优化方案。
但是，在实践中，由于条件的不同和问题的多样性，往往难以找到最优解。
因此，需要进一步探讨更加高效的求解方法。
三、基于遗传算法的物流中心选址优化研究基于遗传算法的物流中心选址优化研究是指在遗传算法的框架下，建立物流中心选址的数学模型，通过遗传算法的优化过程，得到比较优的选址方案。
基于遗传算法的物流中心选址优化研究具有以下优点：1、全局搜索能力强：遗传算法具有全局搜索的特点，可以在大范围内搜索最优解，并能够保证优化结果不会陷入局部最优。
2、适应度函数定义灵活：根据物流中心选址问题的实际情况，可以灵活定义适应度函数，以便更好地反映问题的实际情况。
3、算法易于并行化：遗传算法的基本操作包括交叉、变异、选择等，这些操作可以很容易地并行化，提高算法的求解效率。
基于MDHGF改进算法的物流中心选址决策模型
基于MDHGF改进算法的物流中心选址决策模型摘要：在分析现有选址模型的基础上，本文将MDHGF算法进行改进，建立基于MDHGF改进算法的物流中心选址决策模型。
该模型的最大特点是将定性的研究方法和定量的研究方法有机结合，克服各自的缺点。
在算法的改进过程中，本文主要是将成本因素单独提出，建立多目标线性规划模型，然后用启发式算法得出可行性方案。
对可行性方案，在不考虑成本因素的情况下运用改进的MDHGF算法计算其它因素的综合评价值，然后再次考虑成本因素，借鉴指标满意度法对所得结果进行无量纲化处理，算出每个方案的综合得分，对方案进行排序，为决策者提供依据。
关键词：选址决策模型 MDHGF算法中图分类号：F2731 物流中心选址常用决策方法近年来，随着选址理论的发展，很多种物流中心选址的方法被开发出来，归结起来可以分为五种：解析方法、最优化规划方法、启发式方法、仿真方法以及综合因素评价法。
目前关于以上哪一种方法是最优的选址方法尚无定论。
鉴于各种方法各有优缺点，所以在实际应用中还是应该根据具体问题来选择合适又比较经济的决策方法，同时尽可能的综合运用多种方法来建立选址模型，单独应用以上的任何一种方法都难以获得最佳的方案。
为了克服各种方法自身的缺陷，综合多种方法的优点，本文运用最优化线性规划方法、启发式方法、综合因素评价法、同时引入MDHGF算法，建立基于MDGHF算法的物流中心选址决策模型。
MDHGF集成算法是将改进的德尔菲法、层次分析法、灰色关联、模糊评判的成功之处集合而成的（徐伟祥，张全寿，2003），将MDHGF集成算法运用于物流中心的选址过程，主要有以下两个优点：1.1 定性分析和定量分析结合，最后上升到定量分析；自然科学和社会科学想结合；科学理论与经验知识相结合；宏观和微观相结合；各类人员的结合。
1.2 由于在物流中心的选址过程中数据较少且不满足统计要求，在这种情况下，运用MDHGF集成算法更具有实用性。
物流仓储中的仓库定位算法优化研究
物流仓储中的仓库定位算法优化研究随着全球经济的快速发展和电子商务的兴起，物流仓储成为了现代供应链管理中至关重要的环节。
物流仓储的核心问题之一是高效的仓库定位，即如何合理确定仓库在供应链网络中的位置，以最大化物流效率和降低成本。
仓库定位算法的优化研究对于提高物流仓储操作效率、减少运输成本和提升客户满意度具有重要意义。
本文将探讨在物流仓储中的仓库定位算法的优化研究。
一、仓库定位算法的背景仓库的地理位置对于物流仓储运作效率至关重要。
合理地选择仓库的位置可以缩短运输距离，减少成本，提高客户满意度。
然而，在现实中，仓库的地理位置往往受到多重约束因素的制约，如交通网络、市场需求、运输成本、税收政策等。
因此，需要一种高效的仓库定位算法来找到最佳的仓库位置。
二、常见的仓库定位算法在物流仓储中，常见的仓库定位算法包括层次分析法（AHP）、遗传算法（GA）、模糊综合评价法（FCE）等。
这些算法尽管在一定程度上可以解决仓库定位问题，但仍然存在一些不足之处。
1. 层次分析法（AHP）AHP算法通过构建一种层次结构，将多个评价因素和子因素进行排序和权衡，从而确定最佳仓库位置。
该算法较为简单易用，但其结果受主观因素影响较大，难以准确反映实际情况。
2. 遗传算法（GA）遗传算法模拟生物进化过程，通过创建种群和模拟交叉、变异等操作来优化仓库定位问题。
该算法较为灵活，可以适应多种约束条件，但其计算复杂度较高，运行时间较长。
3. 模糊综合评价法（FCE）模糊综合评价法通过模糊数学理论，将不确定性因素纳入评价体系，从而得出最佳的仓库位置。
该算法考虑了多重因素的影响，但在数据处理和权重确定方面存在困难。
三、仓库定位算法优化研究为了进一步提高仓库定位算法的准确性和效率，需要进行算法优化研究。
以下是一些优化方向的探讨：1. 多目标优化传统的仓库定位算法往往只考虑单一目标，如最小化成本或最大化客户满意度。
然而，在实际情况下，仓库定位往往面临多种目标的权衡。
基于一种改进算法的仓库选址研究概要
基于一种改进算法的仓库选址研究摘要：为了提高选址决策的科学性和正确性，结合企业追求成本最小化的目标以及以往选址经验、历史数据，论文提出基于WSMP（仓库策略管理规划）、遗传算法和层次分析法的第三方物流企业仓库选址决策算法，运用定性和定量分析的方法多次迭代求得模型的解，以最经济的物流成本实现最高的客户服务水平和物流网络的覆盖率，从而为企业在低毛利、充分竞争的市场环境中创造可观的利润。
关键词：第三方物流；仓库选址；WSMP（仓库策略管理规划）；遗传算法；层次分析法中图分类号：F273文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)01-0020-05Abstract: To help the 3PL companies make the right decision onthe warehouse location, on the basis of the lowest-cost companyobject and former data and experience, this paper utilizes WSMP, GA and AHP to solve the warehouse location problem. With qualitative and quantitative analysis, the solution can iteratively work out thefinal result and achieve the most customers' satisfaction and rangeof logistics net under the lowest cost. Finally the company can makea considerable profit in the low-gross-profit and dog-eat-dog market.Key words: 3PL; warehouse location; WSMP; GA; AHP0引言物流网络的建设和优化是第三方物流企业运行的基础和前提。
基于改进PSO算法的抗震救灾应急中心库选址研究
２ 抗震救灾应急中心库选址模型
为节 省时 间和 成本 我们 建立 抗震 救 灾应 急 中心库 的选 址模 型 ， 选 址模 型 一般 分为 连续 型和 离散 型 ， 由于抗 震救 灾前 期不 具有 备选 应 急 中 心库 ，本 文选 择 连 续性 模型 口 ］ 。而在 抗震 救 灾后 期 ，物 资 运 输 得 到基 本满 足 ，我们 可 以去 除多余 的中心 库 ，而且 人们 更加 注 重 公平 性 ，我们 可 以拟选 一个 中 心库 的坐标 点 并 以选定 的距 离 为半径 画一 个圆 形区域 ，在 区域 内的中 心库 留用 ，其余 可 以去除 。 为简 化模 型描 述 我们 作 如 下假 设 ： （ １ ）在 需求 点 中 间建 立 应 急 中心 库 以进 行物 资 。 （ ２ ）车 载 量足 够承 装 运 输物 资 ， 一辆 救 灾 运输 车辆 可 以负 责各 个 灾 区需 求点 的运 输 。 （ ３ ）不 考 虑 建立 中心 库 的 固定成 本 费 。 （ ４ ） 由于虚 拟 从应 急 中 心库 到 需求 点仓 库 的 距 离 比较 远 ，我 们近 似 看 成是 直 线距 离 。 （ ５ ）交 通状 况 对 车辆 的 行 驶速 度有 影响 。 （ ６ ）每 个 需求点 的坐标 己知 。 设有 个需求点，坐标为 （ ， ）， 应急中心库的坐标为 （ ， ），部 队运输物资的车辆行驶速度为 ，从应急 中心库到达 需求点的距离为 ，加 权时 间ｔ ｉ ，最大 的时 间限 制为 模型 建立 分 为两 部分 一部 分为 加权 时 间另一 部分 为成 本 ，其 中 加权 时 间的权 系数ｋ 有运 输风 险性 和人 口因素组 成 ，加权 时间 为 ：
４ ＝ 岫｛ 了 五 ＋ ＝ ＿ ｝ ｒ ＝ １ ． ２ ’ ３
物流配送中心选址优化模型及算法研究
物流配送中心选址优化模型及算法研究一、本文概述随着电子商务和全球化贸易的快速发展，物流配送中心在供应链管理中的作用日益凸显。
选址决策作为物流配送中心规划和运营的关键环节，其合理性直接影响到企业的物流成本、服务质量和市场竞争力。
因此，构建和优化物流配送中心选址模型及算法，对于提高物流系统效率和降低运营成本具有重要意义。
本文旨在深入研究物流配送中心选址优化模型及算法，旨在为企业提供科学、有效的决策支持。
我们将系统回顾和分析物流配送中心选址问题的特点和影响因素，包括运输成本、库存成本、服务水平、环境因素等。
在此基础上，我们将探讨传统选址方法与现代优化算法的结合点，提出适合不同场景和需求的选址模型。
接着，我们将重点研究几种主流的选址优化算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，并分析它们在物流配送中心选址问题中的应用效果。
通过案例分析和实证研究，我们将评估这些算法的优缺点，探讨其在实际应用中的可行性和适用性。
本文还将关注物流配送中心选址决策中的多目标优化问题，如成本最小化、服务最大化、环境影响最小化等。
我们将研究如何在满足多个目标要求的实现选址决策的整体最优。
我们将总结归纳物流配送中心选址优化模型及算法的发展趋势和前景，为企业和研究者提供有益的参考和启示。
通过本文的研究，我们期望能够为物流配送中心的选址决策提供更为科学、合理的方法论支持，推动物流行业的持续发展和创新。
二、物流配送中心选址影响因素分析物流配送中心的选址决策是一个涉及多个因素的复杂问题。
这些因素不仅影响物流配送中心的运营效率，还直接关系到企业的经济效益和市场竞争力。
因此，在进行物流配送中心选址时，必须全面考虑各种影响因素，以制定出科学合理的选址方案。
物流成本因素：物流成本是选址决策中的重要考量。
这包括运输成本、仓储成本、装卸成本等。
选址时应考虑如何降低这些成本，以提高整体物流效率。
例如，选址应靠近主要交通干线，以降低运输成本；同时，也要考虑仓储设施和装卸设备的配置，以降低仓储和装卸成本。
基于Dijkstra算法解决仓库选址问题的探究
基于Dijkstra算法解决仓库选址问题的探究经济管理学院营销070222 顾学松摘要:最短路径问题是图论解决的典型实际问题之一，可用来解决管路铺设、线路安装、厂区布局和设备更新，仓库选址等实际问题。
本文介绍了图论最短路径问题及其算法，并应用图论最短路径问题的分析方法，解决仓库选址问题，实例证明，该方法是切实可行的。
关键词:最短路径；Dijkstra算法；选址Abstract: The shortest path problem is a typical practical problems solved by graph theory, which can be used to solve problem such as the pipe laying, line installation, plant layout and equipment updates, storage location and other practical problems. This article describes the shortest path problem on graph theory and algorithm, and uses this method to solve warehouse location problem. Examples show that the method is feasible.Keywords: shortest path; Dijkstra algorithm; warehouse location1 引言仓储是物流活动的重要环节，它的任务是对供应和需求之间在时间上的差异进行调整。
而仓库的选址直接影响到整个物流成本。
合理的仓库选址可以用最少的时间和运输费用完成货物空间的移动，从而有效控制整个物流过程的成本。
那么，我们在实际过程中如何选择最优的仓储位置？图论是运筹学的一个重要分支，旨在解决离散型的优化问题，近年来发展十分迅速。
仓库选址优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着社会经济的快速发展，物流行业在现代供应链管理中扮演着越来越重要的角色。
仓库作为物流系统中的核心环节，其选址的合理与否直接影响到物流成本、运输效率、客户服务水平等多方面因素。
为了提高仓库选址的合理性，本研究通过实验模拟，运用数学规划方法对仓库选址进行优化。
二、实验目的1. 理解和掌握仓库选址的基本原理和方法。
2. 运用数学规划工具对仓库选址问题进行求解。
3. 分析不同选址方案对物流成本和运输效率的影响。
三、实验内容1. 问题描述假设某公司需要在以下六个城市中选择一个城市建立仓库，为全国范围内的12个销售点提供商品配送。
各城市的位置坐标、销售点需求量以及运输成本如下表所示：| 城市 | 坐标（x，y） | 销售点需求量 | 运输成本（元/吨） || ---- | ------------ | ------------ | ---------------- || A | (2, 3) | 50 | 10 || B | (4, 5) | 40 | 8 || C | (6, 7) | 60 | 12 || D | (8, 9) | 70 | 9 || E | (10, 11) | 80 | 11 || F | (12, 13) | 90 | 13 |2. 实验方法（1）采用线性规划方法建立仓库选址模型。
（2）利用Lingo软件进行模型求解。
（3）分析不同选址方案对物流成本和运输效率的影响。
3. 实验步骤（1）根据问题描述，建立线性规划模型如下：目标函数：min Z = ∑(i=1 to 6) c_ij x_ij约束条件：∑(i=1 to 6) x_ij = 1 （仓库必须选择一个城市）∑(i=1 to 12) x_ij d_ij = 1 （每个销售点必须满足需求）x_ij ≥ 0 （决策变量非负）其中，c_ij 表示城市i到销售点j的运输成本，x_ij 表示城市i是否被选为仓库（1表示被选中，0表示未被选中），d_ij 表示销售点j的需求量。
基于SLP的德邦仓库布局优化研究
目录第1章绪论 (1)1.1研究背景及研究意义 (1)1.1.1研究背景 (1)1.1.2研究意义 (1)1.2研究现状 (2)1.3研究内容及研究方法 (3)1.3.1研究内容 (3)1.3.2研究方法 (3)第2章相关理论综述 (4)2.1设施布局规划的一般方法 (4)2.2 SLP概述 (4)2.2.1 SLP的五个要素 (5)2.2.2 SLP的阶段结构 (6)2.2.3 SLP的步骤 (7)第3章德邦仓库简介及仓库现状分析 (VIII)3.1 德邦企业简介 (VIII)3.2 德邦公司仓库现状分析 (X)3.2.1布局现状分析与问题 (X)3.2.2运作现状分析与问题 (11)第4章基于SLP的德邦布局优化研究 (13)4.1 基于SLP的仓库布局分析 (13)4.1.1P-Q的分析 (14)4.1.2作业流程图分析 (15)4.1.3仓储系统搬运量分析 (16)4.1.4物流相关性分析 (17)4.1.5非物流相关性分析 (18)4.1.6综合相关图分析 (21)4.1.7绘制作业单位位置图 (28)4.1.8绘制作业单位面积相关图 (30)4.2仓库详细布局方案 (XXXIII)4.2.1方案一 (33)4.2.2方案二 (34)4.2.3方案三 (35)第5章基于层次分析法的方案选择 (XXXVI)5.1Yaahp软件介绍 (XXXVI)5.2Yaahp应用及方案选择 (XXXVI)结论 ................................................................ X LIII第1章绪论1.1研究背景及研究意义1.1.1研究背景物流起源二战期间，美国的军队运用于军事物流为取得战争胜利提供了重要的帮助，物流这个行业一开始是美国后勤向军队运输战品在二战结束之后被美国进行研发技术与流程，慢慢地成了各个企业获得收益的重要功能，企业与各国开始研发物流体系，物流这一行业一步一步走向完整。
基于群智能算法的仓库拣选路径优化
《工业控制计算机》2019年第32卷第3期长期以来，订单拣选被认为是仓库作业中劳动密集度最高，成本最高的环节，占仓库总运营费用的55％用于这一环节［1］。
订单拣选领域主要的研究有布局设计［2］，货位分配［3］，作业分区［4］，订单捆绑［5］和路线算法［6］。
传统的路径规划方法有栅格法［7］、可视图法［8－9］、和自由空间法［10］等,这些传统的方法存在计算效率低不适用于高维度优化的缺陷［11］。
群智能算法［12］作为一种新型的源于大自然仿生类算法，成功应用于一些实际问题，如商旅问题、分配问题、加工车间调度问题和网络设计问题等，取得一系列较好的实验结果［13－15］。
群智能算法的特点是并行性和简单性。
本文首先以群智能控制系统（Insect Intelligent Control Sys-tem，I2CS）为架构，通过群智能算法并行性和简单性的特点对仓库拣选路径进行优化，提高仓库拣选环节的工作效率。
1群智能控制系统架构1．1集散式控制系统集散式控制系统（Distribute d Control System，DCS）是20世纪70年代中期诞生的，是数字技术、微电子技术、通信技术、屏幕显示技术与过程控制技术紧密结合的新一代控制系统新模式［16］。
本文主要以建筑中的集散式控制系统为例作为比较。
特点：①面向设备子系统；②需要配置数据的地理位置信息，建立控制逻辑网络；③跨专业：建筑、暖通、照明、给排水、电梯、视频监控、安防、消防、IT等专业。
存在问题：①跨子系统集成困难，信息孤岛，协议不兼容；②需要大量的组网配置工作（10万m2建筑，几万个信息点和传感器等实物的人工校对工作）；③设备专业和IT专业的知识难以融合。
1．2群智能控制系统群智能控制系统I2CS是清华大学建筑节能研究中心开发的一种新型控制系统，群智能控制系统以现场的智能末端设备和智能传感器、智能执行器为网络节点，各节点地位平等，通过自组织的方式与其他节点构建无中心网络拓扑，计算模式为各节点的本地独立运算以及相邻节点间基于信息互传的协同运算，实现同等于集中式计算的效果［17－18］。
基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究
基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究作者：姚佼吴秀荣李皓谢贝贝王诗璇梁益铭来源：《物流科技》2024年第05期Research on Logistics Distribution Center Location Selection Based on Improved K-means Algorithm摘要：针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题，文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值，对类别型数据采取独热编码（One-Hot Encoding）转换为可以处理的连续型数据，并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类别的影响因素，构建了相应的影响因素指标体系，提出的模型能够识别输入数据的数值型及类别型数据，实现样本的有效聚类。
相关的案例分析结果表明，相比传统K-means聚类，文章的改进K-means算法选址结果可使物流总成本降低8.76%，运营成本降低14.85%，固定成本降低8.09%，效果显著。
关键词：物流配送中心选址;K-means聚类算法;肘部法;轮廓系数法;独热编码中图分类号：F252.14 文献标志码：ADOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.05.003Abstract： To address the limitations of the traditional K-means algorithm， such as the subjective determination of the number of clusters K and its inability to handle categorical data， this research utilize the elbow method and silhouette coefficient method to determine an optimal value for K. Categorical data was transformed into continuous data that can be processed by using one-hot encoding， and this approach was applied in the site selection of logistics distribution centers. Furthermore， a comprehensive consideration of various influencing factors was incorporated by constructing a corresponding index system for these factors. The proposed model is capable of identifying both numerical and categorical data in the input dataset， enabling effective clustering of samples. The results of the case analysis demonstrate that， compared to traditional K-means clustering， the improved K-means algorithm in this study yields significant benefits in terms of site selection for logistics centers. Specifically， the results show a reduction of 8.76% in overall logistics costs， a 14.85% decrease in operational costs， and an 8.09% decrease in fixed costs. These findings indicate a notable improvement in performance.Key words： logistics distribution center location selection;K-means clustering; elbow method; silhouette coefficient method; one-hot encoding引言近年來，伴随着全球经济的快速发展，电子商务领域空前繁荣，物流业更是被称为“第三利润源泉”，2010年至2020年间我国快递行业业务量总量逐年增长，预计2021年至2025年，快递业务量年均增长15.4%，为满足快递业务的发展需求，合理的物流配送中心位置显得尤为重要。
基于局部贪婪算法改进的物流选址- 分配问题研究
110基于局部贪婪算法改进的物流选址-分配问题研究王 锐（江西新能源科技职业学院，江西 新余 338000）摘 要：本文根据物流选址-分配两级中转运输实际，首先提出了受多重能力约束的两级设施选址-分配问题模型和两种启发式算法，然后用两种算法对进口物资中转运输两级设施选址-分配问题进行了研究，并根据对比研究结果对局部贪婪算法进行了改进。
本文所提出的模型和改进算法，能用来解决具有相同能力约束的两级设施选址-分配问题，或为之提供参考。
关键词：贪婪算法；物流；选址-分配在物流实践中，有许多的进出口物资要经过两次甚至更多次的换装才能运抵目的地，因此，研究受多重能力约束的两级设施选址分配问题，不仅为解决大型企业进口原材料物流系统优化奠定基础，而且也为解决相应的两级设施选址-分配问题提供指导。
本文研究的受多重能力约束的两级设施选址-分配问题，在将节点和边同时都带最大和最小单批容量转化为边带最大和最小单批容量的基础上，考虑物流网络在边的最大单批容量和最小单批容量、物流中心吞吐能力和运输工具总运输能力等多重能力约束下，如何进行中转运输的物流中心选址和相关资源分配，使总的费用最小。
即本文研究的受多重能力约束的两级设施选址分配问题，是考虑边的带最大和最小单批容量的受多重能力约束的两级设施选址-分配问题，模型假设网络系统满足一个条件，即物品只能用不同运输工具经过某两级物流中心节点进行中转运输。
一、局部贪婪算法的改进基于Dijkstra最短路法的全贪婪算法并不是最优的。
通常局部贪婪算法所求得解不及最短路法所求得的解[4]。
通过对相关求解过程的分析发现，以上提出的局部贪婪算法，既未完全优先选用平均单位运费较高的节点上单位变动费用较低的物流通路作为运输路线，又未能将单位运费低的运输工具的安排在其最具优势的运输路线上。
针对以上问题，本文提出的局部贪婪算法进行改进，主要的改进体现在物流通路选取中物流文点的优先次序方面，即用“平均离差较大的一级文点（中转文点或需求文点）的平均单位变动费用从高到低的文点顺序”代替“物流中心文点数多的一级物流中心文点的平均单位变动费用从高到低的文点顺序”。
基于遗传算法的自动化立体仓库货位优化
基于遗传算法的自动化例题仓库货位优化自动化立体仓库是当代物流技术、仓储技术、自动化技术发展的产物，它集存储、输送、配送于一体，应用越来越广泛。
自动化立体仓库的出入库作业调度优化问题对提高自动化立体仓库的运行效率具有重要作用，因此，对它的研究具有重要的理论意义和工程应用意义。
本文基于现代物流的应用和发展要求，着重研究利用人工智能理论一遗传算法,进行自动化立体仓库的货位分配和拣选作业路径的研究。
使用MATLAB遗传算法下具箱进行仿真，从仿真图形可以看出立体仓库的存取效率明显提高，堆垛机的运行时间在优化前后明显缩短。
结果表明釆用遗传算法的优化策略可以有效地解决自动化立体仓库的优化调度问题。
联系方式：qq：778961303。
基于改进遗传算法的机器人仓储路径规划
基于改进遗传算法的机器人仓储路径规划发布时间：2022-01-05T03:13:40.067Z 来源：《教学与研究》2021年55卷第22期作者：陈远平[导读] 文中针对仓储机器人在库房内的路径规划最优化设计问题，进行了研究。
陈远平（武警士官学校基层后勤管理系，浙江杭州 310000）摘要：文中针对仓储机器人在库房内的路径规划最优化设计问题，进行了研究。
文中采用栅格法并结合16邻域的搜索规则，高效提高搜索区域，并利用混沌映射增强种群多样性。
在遗传算法中优化选择操作并采用自适应策略动态调整交叉概率和变异概率，提高算法优化性能。
合理设置参数后，运用软件以转弯次数最少、路径最短为目标函数，进行仿真验证，验证了算法的有效性。
关键词：栅格法；自适应策略；路径规划；仿真验证0 引言现阶段，高速发展下的物流行业对库房内仓储机器人的使用率逐年提升，无人化、智能化物资堆垛应用全面铺开，标志着我国物流行业的飞速发展[1-3]。
所谓仓储机器人路径规划，指的是机器人依据多种类型传感器对周围环境进行感知后，通过单个或复数个评判标准对安全运行路线进行合理设计，使得机器人能够从设定的初始位置在符合一定标准情况下，运行到终止位置，其中，所运行路线能够避让设定障碍物并满足时间、空间、效率的要求。
遗传算法是一种优胜劣汰基础上构建的算法，广泛应用于机器人研发、仓储物流设计、水利水电工程，适用于解决复杂性问题，能够及时准确的进行自我优化设计[4-6]。
遗传算法的基本原理为：将问题解决方案进行抽象化处理后，与染色体进行一一对应，然后，合理选定评价标准，对所有染色体进行评估，依据适应度数值高低对个体进行选择，以选择、交叉、变异等方式，实行种群的增殖，直到适应度数值满足算法要求后，所获得的个体便是最优解。
其算法流程图如图1所示。
图1 算法流程图遗传算法依据自然界进化原理具有优良求解性能，但是对于较为复杂存在局部最优下的问题求解依旧存在求解速度较为缓慢、结果获取不够精确、易陷入局部最优解对不足。
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为 了提高选址决策的科学性 、正确性 ，结合企业追求成本最 小化的 目标 以及 以往选址经验 、历史数 据 ，本 文
提 出基 于 ＷＳ Ｐ （ Ｍ 仓库 策 略 管 理 规 划 ） 、遗 传 算 法 和 层 次 分 析法 的第 ｊ 方 物 流 企 业 仓 库 选 址 决 策 算 法 ，运 用 定量 和
分 析 的 方 法 多次 迭 代 求 得 模 型 的 解 ， 以最 经 济 的 物 流 成 本 实
现 最 高的 客 户 服 务 水 平 和 物 流 网络 的 覆 盖 率 ．从 而 为 企 业 在 低 毛 利 、 充分 竞 争 的 市场 环 境 中创 造 可 观 的 利润
பைடு நூலகம்
ｐ ｏ ｌｍ．Ｗ ｉ ｑ ａ ｉ ｔ ｅ ａ ｄ ｕ ｎ ｉ ｔ ｅ ａ ａｙ ｉ， ｔ ｅ ｏｕ ｒｂｅ ｔ ｈ ｕ ｌ ａｉ ｎ ｑ ａ ｔ ａ ｉ ｎ ｌｓｓ ｈ ｓ ｌ — ｔ ｖ ｔ ｖ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｐ ；ｗａ ｅ ｏ ｓ ｏ ａ ｉｎ ｙ ｗｏ ｄ ：３ Ｌ ｒ ｈ ｕ ｅ ｌｃ ｔ ；Ｗ Ｓ ；ＧＡ；Ａ ｏ ＭＰ ＨＰ
０ 引 言
物 流 网络 的建 没和 优 化 是 第 一方 物 流 企业 运 行 的 基 础 和 前 提 。 目前 第 ｉ方 物 流 企 业 为 了 能 在 城 市 配 送 、汽 车 － ｉ 物 流 等 新 领 域 获得 发 展 ，提 高 氽 业 自身 的 竞 争 力 和 客 户 服 务 水 平 、满 意 度 ，必 须 合 理 规 划 其 物 流 网 络 布 局 和 设 施 选 址 建 设 ，具 体 表 现 为拟 建 新 仓 库 、Ｒ Ｃ的选 址 决 策 ，对 企 业 现 有 网点 的优 化 整 合 ， 以最 经 济 的 物 流 成 本 实 现 最 Ｄ 高 的客 户 眼 务水 平 和物 流 网络 的 覆 盖率 ，从 而 为 企 业 在 低 毛利 、充 分 竞 争 的市 场 环 境 中创 造 可观 的利 润 。
关 键 词 ： 第 三 方 物 流 ； 仓 库 选 址 ；ＷＳ ＭＰ （ 库 策 略 管 仓
理规划） ；遗 传 算 法 ；层 次 分析 法
中图 分 类 号 ：Ｆ ７ ２３ 文 献标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ ０ — １０ ｆ ０ ） ｌ ０ ２ — ５ ０ ２ ３ Ｏ ２ ８ ０ 一 ０ ０ ０ ０
析 法 的 第 三 方 物 流 企 业 仓 库 选 址 决策 算 法 ．运 用 定 性 和 定 量
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维普资讯
物流科技
２０ ０ ８年 第 １ 期
Ｉ￣ ｓｃ ｃ Ｔ ｃ Ｎ ． ０ ８ ｘ ｉ ｉｓＳ ｉ ｅ ｈ ｇｔ — ｏ１ ０ ，２
基于一种改进算法的仓库选址研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ＰＬ Ｗ ａ ｅ ｕ ｅ Ｌｏ ａ ｉ ｎ ｃｓｏ ｓａ ｃ ｆ３ ｒ ｈｏ ｓ ｃ ｔｏ Ｄｅ ｉｉ ｎ
摘 要 ：为 了提 高 选 址 决 策 的 科 学性 和 正 确 性 ，结 合 企 业 追 求成 本 最 小化 的 目标 以及 以往 选 址 经验 、 历 史 数 据 ，论
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｏ ｈ ｌ ｈ Ｐ ｏ ａ ｉｓ ｍａ ｅ ｔ ｅ ｒ ｈ ｅ ｉ ｏ ｓ ｒ ｃ ：Ｔ ｅｐ ｔ ｅ ３ Ｌ ｃ ｍｐ ｎ ｅ ｋ ｈ ｇ ｔｄ ｃ ｓ ｎ ｉ ｉ
定性分析的方法多次迭代求得模 型的解 。
ｌ 研 究 现状 及 分 析
国 内外 对 仓 库 、配送 中 心 的选 址 问题 十分 关 注 ．从 各 种 不 同 的 角 度 和 方 法 、技 术 ，提 出 了许 多 相 关 的研 究 成 果 。从 需 求 动 态 性 角 度 口分 为 确 定 性 选 址 模 型 和 非确 定性 选 址模 型 ，其 中 非 确 定 性 选 址 模 型 又 可 分 为随 机 规 划 模 』
刘巧 芸 ，李 静 ，丁璐 斌 （ 京农业大学， 南 江苏 南京 ２０３） １ １ ０
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文提 出基 于 ＷＳ ＭＰ （ 库 策略 管理 规 划 ） 遗 传 算 法和 层 次 分 仓 、