免疫算法在物流配送中心选址中的应用

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免疫算法在应急物流配送车辆优化调度中的应用

求（间窗限制）的前提下．更合理的安排车辆的调度运行，最大程度的节省物流成本。时人Ｔ免疫系统是从生物免疫系统中获得灵感，并与计算机技术相结合以解决工程实际问题的计算机模型。本文将免疫算法应用于应急物流配送的车辆优化调度巾，以便在考虑时间作为第一关键因素的前提下，最大程度地节省物流成本，从而找到一
摘要：应急物流是 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 理各类突发事件对物资、人员的需求进行紧急保障的一种特殊物流活动文章根据应急物流的特点，
将免疫算法用于应急物流车辆调度研究中，同时通过算例．证明用免疫算法优化车辆行驶路径的有效性和可行性关键词：应急物流：免疫算法：车辆优化调度中图分类号：Ｆ２２４文献标识码：Ａ文章编号：１０ — １０ｆ０８１ — ０４００２３０２０１１０２ — ４
物流科技
２０年第１期０８１
ＬｇｓｃＳｉＴｃＮ．１０８ｏｉｉｓｅｅｈｔ — ｏ１，２０
。
仓储运输
・
ＡｐｐｉａｉｎｏｍｍｕｎｇｒｔｌｃｔｏｆＩｅＡｌｏｉｈｍｉｎＥｍｅｇｎｃＬｏｉｔｃｓｒｂｕｉｎｒｅｙｇｓｉｓＤｉｔｉｔｏＶＲＰ

基于免疫算法与GIS技术的农产品物流配送中心选址

作者简介：钟聪儿（９３）女（１８一，畲族）福建厦门人，通运输规划与管理专业硕士研究生。，交通信作者：荣祖（９１）男，建莆田人，邱１６一，福教授，士生导师。要从事物流技术与３术研究。博主Ｓ技
应点到配送中心Ｐ的运输量，；为从配送中心ｐｔｃ
遗传算法的物流配送中心选址模型。婷等首先许基于ＧＳ实现物流配送中心位置预选，后基于蚁Ｉ然
到需求点ｄ的运输单价 பைடு நூலகம் 元・～；。千ｔＱ为从配送中
１农产品物流配送中心选址模型
综合考虑由农产品供应点、送中心和需求点配３类主要物流结点形成的农产品物流配送系统的总运输费用、送中心固定成本及农产品进出中心的配变动成本，立农产品物流配送中心的选址模型。建由于农产品物流配送具有批量小、次多的特点，批所以文中在变动成本中引进Ａ指数，得变动成本使
关键词：产品物流配送；农选址；型；模免疫算法；地理信息系统中图分类号：５．文献标识码：文章编号：６１—７４（０１０Ｆ２３４Ａ１７１７２１）２—０６１２—０６
ＣｅｅｓＬｏａｔｏｆＡｇｉｕｔｅＰｒｄｔｇｓｉｓＤｉｔｉｔｏｎｔｒｃｉｎｏｒｃｌｕｒｏｕｃｓＬｏｉｔｃｓｒｂｕｉｎ

基于混沌免疫进化算法的物流配送中心选址方案

《商场现代化》年月（下旬刊）总第5期一、物流配送中心选址多目标优化模型1.上层模型。

上层规划为决策部门在允许的固定投资范围为，确定最佳的新选物流中心的地点以使总成本最小。

具体模型如下：令A=A 1∪A 2为所有物流中心地点的集合,A 1为已有物流中心的集合，A 2为新增物流中心的集合。

(1)式中:C i j (.)—第i 个客户由j 地点的物流中心提供服务的单位运量的广义费用；X i j —第i 个客户在j 地点的物流中心得到满足的需求量；f j —在j (j ∈A 2)地建物流中心的固定投资；B —修建物流中心的总投资预算；Y j —0-1变量，在j (j ∈A 2)地建物流中心时，此值为1，否则为零。

2.下层模型。

下层规划(L)描述了在多个物流中心存在的条件下，客户需求量在不同物流中心之间的分配模式，它的目标是使每个客户的费用最低。

下层规划为：(2)M 为充分大的正数,ε为充分小的正数,s j 为j 地的物流中心的供应能力，W i为客户点i 的总需求量。

一般来说，求解双层规划问题是非常困难的，原因之一就是由于双层规划问题是一个N P-ha r d 问题，解答这类问题需要相当长的计算时间，这里采用混沌免疫算法来求解。

二、混沌免疫进化算法本文在结合混沌优化算法和免疫进化算法各自特点的基础上，提出一种混沌免疫进化算法。

该算法不仅能更好地保持种群的多样性，而且收敛速度快，搜索能力强。

1.混沌映射和混沌挠动方式的确定,本文采用常用的L ogi sti c 映射:(3)式中，0≤t (k)≤1，当取μ＝4时，系统完全处于混沌状态，其混沌空间为[0,1]。

不动点为0．25，0．5，0．75。

对于随机扰动的确定，令(4)其中；β*为当前最优值映射到[0，1]区间后形成的向量，称为最优混沌向量；β为迭代次后的混沌向量；β’为施加随机扰动后的混沌向量；0<α<l ，α可以自适应变化。

搜索初期希望变量变化较大，α值应较大；随着搜索的进行，变量逐渐接近最优值，α应逐渐减小。

免疫算法的matlab代码

免疫算法的matlab代码摘要：1.免疫算法简介2.Matlab代码实现免疫算法的基本步骤3.免疫算法在实际问题中的应用4.代码运行结果与分析正文：免疫算法（Immune Algorithm）是一种模拟自然界免疫机制的优化算法，它具有较强的全局搜索能力，适用于解决复杂优化问题。

本文将介绍如何使用Matlab编写免疫算法的代码，并对其进行简要分析。

1.免疫算法简介免疫算法基于生物免疫系统的原理，通过模拟免疫细胞的作用机制进行问题求解。

算法主要包括两个部分：抗原和抗体。

抗原表示问题空间中的目标函数，抗体则表示问题的解。

算法通过不断更新抗体，寻找最优解。

2.Matlab代码实现免疫算法的基本步骤以下是免疫算法在Matlab中的基本实现步骤：（1）初始化抗体群：随机生成一定数量的抗体，作为初始种群。

（2）计算适应度：根据问题特点，计算每个抗体对应的适应度值。

（3）选择操作：根据适应度值，选择一部分优秀抗体进行繁殖。

（4）变异操作：对选中的抗体进行变异，以增加算法的多样性。

（5）免疫操作：根据抗体之间的相似度，进行免疫更新。

（6）判断收敛条件：当满足收敛条件时，停止迭代，输出当前最优解。

3.免疫算法在实际问题中的应用免疫算法在许多实际问题中表现出良好的性能，例如物流配送中心选址问题、机器人路径规划等。

以下是一个免疫算法在物流配送中心选址问题中的应用实例：问题描述：假设有一个物流网络，包含多个需求点和仓库。

目标是选择一个最佳仓库作为配送中心，使得整个物流网络的运输成本最低。

解决方案：使用免疫算法求解配送中心选址问题。

首先，将仓库位置作为抗体，计算每个抗体对应的适应度值（即物流成本）。

然后，通过迭代更新抗体，直到满足收敛条件。

最后，输出最优仓库位置作为配送中心。

4.代码运行结果与分析运行免疫算法代码后，可以得到物流配送中心的最优选址。

通过对比不同算法的结果，可以发现免疫算法在求解此类问题时具有较快的收敛速度和较高的全局搜索能力。

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_马毓咛

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马毓咛，许　峰（安徽理工大学理学院，安徽淮南２３２００１）摘　要：将人工免疫思想引入粒子群算法，设计了一种人工免疫粒子群混合算法。

混合算法的基本思想是：将粒子群算法中的粒子同时视为免疫算法中的抗体，粒子的适应度评价也与抗体亲和力的评价一致。

将混合算法应用于物流配送中心选址问题，数值结果表明，免疫机制可有效地避免常规粒子群算法易过早收敛的缺陷。

关键词：粒子群算法；免疫算法；混合算法；物流配送中心选址问题中图分类号：ＴＰ３１２文献标识码：Ａ文章编号：１６７２－７８００（２０１３）０１２－００７１－０３基金项目：安徽省教育厅自然科学基金项目（２０１２ｋｂ２３６）作者简介：马毓咛（１９８９－），女，安徽理工大学硕士研究生，研究方向为智能计算；许峰（１９６３－），男，博士，安徽理工大学教授，研究方向为波谱学和智能计算。

０　引言粒子群优化（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　Ｓｗａｒｍ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）算法是一种模拟鸟群觅食过程中迁徙与群居行为的群智能（Ｓｗａｒｍ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）优化方法，由美国心理学家Ｋｅｎｎｅｄｙ博士和电气工程师Ｅｂｅｒｈａｒｔ博士于１９９５年共同提出。

ＰＳＯ算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优解，粒子（潜在的解）在解空间追随最优的粒子进行搜索。

人工免疫思想最早起源于２０世纪７０年代Ｊｅｒｎｅ的免疫网络假说。

随后在２０世纪８０年代，Ｆａｒｍｅｒ构造了第一个人工免疫系统（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｍｍｎｕｅ　Ｓｙｓｔｅｍ，ＡＩＳ）。

ＰＳＯ算法的优点是流程简单易实现，参数较少易调整，缺点是易过早收敛。

考虑到ＡＩＳ算法可以利用免疫系统的多样性来保持群体的多样性，本文将人工免疫思想引入ＰＳＯ算法，提出了一种人工免疫粒子群混合算法，并通过物流配送中心选址问题，对算法的性能进行了评测。

免疫算法实例

智能控制课程综合报告学院自动化学院专业控制科学与工程学号学生姓名指导教师2016年6月7日基于免疫优化算法的物流中心选址1、建立模型在物流配送中心选址模型中做如下假设1）.配送中心的规模容量总可以满足需求点需求，并由其配送辐射范围内的需求量确定。

2）.一个需求点仅由一个配送中心供应。

3）.不考虑工厂到配送中心的运输费用。

然后要从n 个需求点中找出配送中心，并向需求点配送物品。

目标函数是各配送中心到需求点的需求量和距离的乘积之和最小。

目标函数如下：2、问题的求解算法的实现步骤：1）.产生初始种群。

2）.对上述群体中各个抗体进行评价。

3）.形成父代群体。

4）.判断是否满足条件，是则结束，反之，则继续下一步操作。

5）.新种群的产生。

6）.转去执行步骤2。

流程图如图1-1：图1-1 算法流程图初始群体的产生如果记忆库非空，则初始抗体群从记忆库中生成。

否则，在可行解空间随机产生初始抗体群。

此处采用简单的编码方式。

每个选址方案可形成一个长度为P 的抗体（P 表示配送中心的数量），每个抗体代表被选为配送中心的需求点的序列。

如：考虑包含31个需求点的问题，从中选取6个作为配送中心。

抗体[2,7,15,21,29,11]代表一个可行解。

、解的多样性评价1）.抗体与抗原之间的亲和力∑∑=ij ij i Z d w F表示新的目标函数，分母的第二项表示对违反距离约束的解给予惩罚C 取比较大的正数。

2）.抗体与抗体之间的亲和力其反映抗体之间的相似程度，此处借鉴Forrest 等人提出的R 位连续方法计算抗体之间的亲和力，两个个体有至少R 位编码相同则两种抗体近似相同。

其中k 表示抗体v 和抗体s 之间相同的位数，L 为抗体的总长。

例如，两个抗体[2,7,15,21,5,11]、[15,8,14,26,5,2]经比较有3个相同则亲和度为。

3）.抗体浓度4）.期望繁殖概率在种群中，每个个体的期望繁殖概率与抗体与抗原之间的亲和力A 和抗体浓度共同决定。

基于免疫优化算法的冷链物流配送路径研究

基于免疫优化算法的冷链物流配送路径研究作者：张鹏飞杨金云陈彬滨许斌王旭颖来源：《中国新通信》 2020年第15期张鹏飞杨金云陈彬滨许斌王旭颖徐州工程学院【摘要】为解决冷链物流流通损耗高的问题，文中建立免疫优化模型，以徐州市为例，收集20个生鲜超市的坐标位置。

运用MATLAB软件编写免疫优化算法，得出3个配送中心的位置，最终计算得出最优配送路径。

【关键词】冷链物流免疫优化算法物联网基金项目：江苏省大学生创新创业省级项目，项目编号：XCX2019055随着社会经济水平的快速发展和人们生活水平的提高，人们越来越注重高质量的生活品质，生鲜、速冻以及农副产品等生活必需品在生活中不可或缺，这类产品具有易腐败、易受损等特点[1]，需要在低温以及有一定保护的条件下运输保存，因此，在这类产品的生产运输中，离不开冷链物流的支持。

冷链物流的核心环节是对产品配送的优化调度，用最低的运输、保存成本对产品进行冷链运输[2]。

本文以徐州市20个主要生鲜超市为研究对象，采用免疫优化算法[4]，结合物联网技术[3]，对冷链运输资源以及路线进行合理优化，对降低生鲜产品流通损耗、确保生鲜产品质量安全具有一定的现实意义。

一、冷链物流配送优化问题概述由于生鲜、速冻以及农副产品的特点，这类产品需要一定的冷链运输条件，选取合理的配送路线以及物流中转站，可以大大缩短运输时间，降低产品的运输消耗率。

另一方面，今年年初，受新新冠状病毒的肺炎疫情影响，消费者对生鲜类产品的需求增加，受疫情影响的地区需要大量农副产品供给，选取合适的冷链中转站以及制定合理的运输路线尤为重要，对产品的储量进行实时检测，在产品短缺时，第一时间进行补充，离不开物联网技术的支持。

本文主要研究物流配送前与重点相同的路径规划问题，选取合适的物流中转站，得到冷链物流配送的最优路线。

二、免疫优化算法的冷链物流配送路径优化2.1 免疫优化算法的原理免疫算法是一种基于生物的体液免疫过程的启发式算法[5]。

免疫算法在物流配送中心选址中的应用

免疫算法在物流配送中心选址中的应用免疫算法是一种模拟免疫系统的计算模型，它通过模拟免疫系统的学习、识别、选择和调整的过程，对问题进行求解。

在物流配送中心选址问题中，免疫算法可以用于确定最佳的配送中心的选址，从而提高物流效率、降低物流成本。

以下是免疫算法在物流配送中心选址中的应用的详细介绍。

首先，免疫算法可以模拟人类免疫系统的学习和识别能力，通过学习与记忆的过程，对不同的配送中心选址方案进行评估和选择。

免疫算法可以通过适应度函数对每个候选位置进行评估，将适应度高的位置作为选址候选集合，将适应度低的位置淘汰。

这样可以缩小空间，提高效率。

其次，免疫算法还可以模拟人类免疫系统的选择过程，通过选择和变异操作对选址方案进行优化。

选择操作可以根据适应度函数对选址方案进行排序，按照一定的策略选择适应度高的方案。

变异操作可以对选址方案进行微小的调整，引入新的解决方案。

通过选择和变异操作，免疫算法可以在过程中不断调整和优化选址方案，找到最佳的配送中心选址。

免疫算法的一个重要特点是自适应性，它可以通过自我调整的方式对选址方案进行优化。

在物流配送中心选址问题中，免疫算法可以通过改变选址方案的位置和规模，以适应不同的需求。

例如，在一段时间内，一些地区的配送需求可能会有所增加，这时免疫算法可以自动调整选址方案，在该地区新增配送中心，以满足需求。

另外，免疫算法还具有较强的全局能力，可以在多个维度上进行，找到最佳的配送中心选址。

在物流配送中心选址问题中，不仅需要考虑配送中心的位置，还需要考虑其规模、设备、人员等因素。

免疫算法可以通过设置多个目标函数，综合考虑多个因素，在选择和变异操作中进行。

这样可以找到全局最优的配送中心选址方案。

最后，免疫算法还可以通过自组织和进化的方式对选址方案进行调整和优化。

在物流配送中心选址问题中，随着时间和需求的变化，选址方案可能需要不断调整和优化。

免疫算法可以通过自组织和进化的方式，不断调整选址方案，在变异和选择操作中引入新的解决方案，以适应新的需求。

改进的混合免疫算法在物流配送中心选址的应用

技术创新49改进的混合免疫算法----------在物流配送中心选址的应用◊内江师范学院数学与信息科学学院邓林陈秋竹陈超针对当前免疫算法在物流配送中心无法快速收敛到全局最优问题，本文使用模拟退火修正免疫克隆算法的函数繁殖期望来进行动态阈值选择、随机单点交叉操作、高频变异等操作来提高种群多样性以避免陷入局部最优。

通过设定不同实验参数后的对比性实验表明：该算法减少了时间复杂度，也加快了收敛速度。

1引言在现代快节奏的社会中，对于物流的要求越发高涨，快递公司的物流中心选址成功与否直接决定了公司经营成功与否。

在近年国际论文中有学者在免疫环节混合遗传算法的思想来改进免疫算法并成功用于柔性作业车间调度％有学者提出多核的模糊聚类来改进人工免疫算法并成功地用于多目标寻优鷺Jabir等人基于遗传算法和免疫算法优化绿色车辆路径，并在寻找绿色车辆最佳路径取得良好效果％也有学者基于人工免疫算法提高网络集群同步能力旳。

Hatata等把人工免疫算法应用到太阳能、风能、电池混合动力系统％张弛等采用个体字符串编码，通过信息爛法混合其余免疫因素改进蚁群算法最终解决约束函数问题，但没有推广到实际的应用中％高鹰利用反向云生成算子，PSO认知种臟用于估计好解区域的期望、爛和超爛优化RHD网络并效果良好叫刘若辰等通过引入基于两种不同的父代个体选择策略而改进的差分交叉算子来加快算法的收敛速度，并解决多目标免疫优化问题％张越等以训练误差作为优化问题的约束条件，以置信范围值最小化为目标，基于结构风险最小化准则改进的免疫进化算法在多核SVM参数优化中的应用研究％其余国内学者改进免疫算法在函数优化中的应用、免疫禁忌混合智能优化算法在配电网检修优化、电力系统无功优化、修正免疫克隆约束多目标优化算法，在各个实际问题中得到了良好效果叫叫本文中使用模拟退火思想来实时产生阈值来指导抗体选择规则、在变异抗体时采用单点交叉操作和高频变异等操作来变异出更多优质的抗体，从而保证改进免疫算法快速地收敛到全局最优值。

基于人工免疫算法的物流路径优化设计

基于人工免疫算法的物流路径优化设计随着物流行业的发展，物流路径的优化设计成为了非常重要的问题。

一些企业为了提高物流运输效率和降低物流成本，需要对物流路径进行优化设计，以达到最佳化的效果。

而人工免疫算法正是一种可行的优化方案。

一、人工免疫算法的基本原理人工免疫算法（Artificial Immune System， AIS）是一种仿生算法。

其原理是模拟人类免疫系统的运作机制，通过模拟自身免疫系统中的运作原理，来应对现实中所遇到的优化问题。

人工免疫算法的流程大致如下：首先，人工免疫算法会将问题空间映射到一个表现空间，然后通过运用免疫系统激励作用，利用一些原则生成初始解。

接着，由于免疫系统的记忆与学习能力，人工免疫算法可以优化生成的初始解。

最后，将生成的最优解应用到实际问题中，以达到预期目标的优化结果。

二、物流路径优化设计实例以某物流公司的货物派送为例，假设物流公司的货车可以行驶的总距离为1000公里，目前有4个收货点需要到达，但是目前的运输路线十分不合理，需要进行优化。

Step 1. 确定适应度函数根据实际情况，适应度函数可以选取货车耗费的时间，这个时间与运输路程和货物装载量有关。

用数学公式来表示如下：适应度函数= α * 路程+ β * 装载量+ γ * 时间其中，路程、装载量和时间分别代表货车从收货点出发到达下一个中转点的距离、货车装载的重量和从出发点到目标点的时间消耗。

而α、β和γ为待定系数，可以根据实际情况进行调整。

Step 2. 生成初始解从四个起始点中随机选择一个出发点，以该点作为起点，与其它三个中转点生成初始路线。

这样就得到了一组初始解，代表物流公司的物流派送路线。

Step 3. 免疫系统的运用运用人工免疫算法进行优化。

根据免疫系统的记忆与学习能力，通过变异和突变的方式，采用一些优化原则，如突破局部最优等方法不断寻求最佳解。

在繁殖和选择环节中，保留适应度值最好的那些解，并且在下一轮优化时，再次将它们作为父代的一部分参与新的解的优化生成过程。

贪心免疫优化算法求解带时间窗的冷链物流选址路径问题

贪心免疫优化算法求解带时间窗的冷链物流选址路径问题作者：宁雅敬张惠珍来源：《物流科技》2024年第08期摘要：文章针对冷链物流选址路径问题，提出了一种贪心免疫优化算法。

首先，建立了考虑物流时间窗约束的选址路径模型，以最小化选址成本、车辆启用成本和运输成本为目标。

其次，设计了贪心免疫优化算法来解决该问题。

该算法使用六层抗体编码方法，有效提高了抗体突变控制精度和抗体解码效率。

通过对初始抗体群体进行贪心预优化，在不压缩丢失抗体突变空间的前提下，提高了初始抗体的适应性。

通过对抗体突变方向权值的自适应迭代，提高了算法的优化效率。

数值分析结果表明，提出的算法在有时间窗的定位路径问题中具有较好的优化能力，构建的模型可以有效降低定位路径问题的总成本。

关键词：选址路径；时间窗；贪心免疫优化中图分类号：F252；U116 文献标志码：A DOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.08.036Abstract： This paper proposes a greedy immune optimization algorithm for cold chain logistics location and routing problems. Firstly， the paper establishes a location path model that considers logistics time window constraints， with the goal of minimizing location costs， vehicle activation costs， and transportation costs. Secondly， the paper designs a greedy immune optimization algorithm to solve this problem. This algorithm uses a six layer antibody encoding method，effectively improving the accuracy of antibody mutation control and antibody decoding efficiency. By performing greedy pre optimization on the initial antibody population， the adaptability of the initial antibody is improved without compressing the loss of antibody mutation space. The optimization efficiency of the algorithm has been improved through adaptive iteration of antibody mutation direction weights. The numerical analysis results indicate that the proposed algorithm has good optimization ability in location path problems with time windows， and the constructed model can effectively reduce the total cost of location path problems.Key words： site selection path; time window; greedy immune optimization0 引言近年來，随着物流业的发展和人们对食品安全的关注度不断提高，冷链物流逐渐成为物流行业中的重要领域[1]。

基于免疫算法的物流配送路径优化研究

我国物流总体水平还不够高，信息化程度较低，导致配送成本高，配送速度在一定程度上面临着挑战。低效率的物流和快速发展的电子商务是中国目前电商发展的主要矛盾之一，这个矛盾是中国要提高电子商务发展速度必须解决的问题。物流配送是电子商务线上销售后的最终环节，它面向着消费者，配送服务直接影响着消费者的购物体验，间接影响着消费者对网络购物的体验［２］。１物流末端配送网络结构分析１．１取货网点
一级中心覆盖身份
图１京东商城一级物流仓储中心布局合理的布局物流仓储中心对物流配送环节来说有着重大的战略意义，合理有效的物流中心布局可以增加企业的收益，同时降低企在配送方面的成本，还可以提高配送的时效性，使顾客的购物体验得到提升，使物流形成一个良性循环。通过分析京东的配送模式［５］，可以看到京东在布局全国仓储网络方面投资巨大，京东依靠强大的物流网络中心的建立
２０２０年０３月第３０卷第２期
榆林学院学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＹＵＬＩＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｍａｒ．２０２０Ｖｏｌ．３０Ｎｏ．２
基于免疫算法的物流配送路径优化研究
李赵兴
（榆林学院信息工程学院，陕西榆林７１９０００）
摘要：目前，中国电子商务发展迅速，业务量大幅度增加，尽管电子商务运营商尽力提高客户满意度和改善物流配送服务水平，但我国目前的物流配送方面信息化程度比较低，交货时间很大程度上得不到满足，本文对物流网络进行了分析，归纳了影响电商物流末端配送速度的关键因素，构建了物流配送网络，研究了基于免疫算法的物流配送优化网络，给出了物流配送网络的优化模型和算法，并进行了仿真实验，得到了较好的结果。关键词：电子商务；配送网络优化；物流配送；免疫算法中图分类号：Ｆ２５２．１文献标志码：Ａ文章编号：１００８－３８７１（２０２０）０２－００６８－０４ＤＯＩ：１０．１６７５２／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｙｌｕ．２０２０．０２．０１６

自适应变异免疫算法在物流配送中心选址中的应用

自适应变异免疫算法在物流配送中心选址中的应用平环;宋初一;姜静清【摘要】随着经济的发展,物流业成为新兴产业,物流配送中心选址变得尤为重要.本文采用改进的免疫算法对一个中等规模进行配送中心选址.主要从两方面对免疫算法进行改进,一方面抗体与抗原的亲和度采用有阈值限制的矢量距进行计算,另一方面对变异操作进行自适应化.实验表明,改进后的免疫算法不仅提高了精确度,而且提升了收敛速度.【期刊名称】《内蒙古民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(032)005【总页数】6页(P406-411)【关键词】物流配送中心;自适应变异;矢量距;人工免疫算法【作者】平环;宋初一;姜静清【作者单位】内蒙古民族大学数学学院,内蒙古通辽028043;内蒙古民族大学数学学院,内蒙古通辽028043;内蒙古民族大学计算机科学与技术学院,内蒙古通辽028043;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林长春130012【正文语种】中文【中图分类】TP183自Kazuyuki Mori在20世纪90年代提出免疫算法至今，免疫算法受到各个领域研究人员的青睐.免疫算法被应用于许多领域，例如生物、医学、航天航空、物理、物流运输等.近年来，网购的兴起带动物流运输的发展.合理的规划物流路线不仅可以降低成本，增加收益，还可以更快的将包裹送达顾客手中，使顾客满意，使物流形成一个良性循环.合理的路线离不开配送中心的合理选址.物流配送中心选址问题的解决方法有很多，例如重心法〔1〕、整数规划法〔2〕、模糊评价法〔3〕、计算智能等，其中在计算智能中又包含粒子群算法〔4〕、人工鱼群算法〔5〕、免疫算法〔6〕、布谷鸟算法〔7〕等.重心法更适合连续问题，不适用于物流选址；整数规划是数学方法的一种，更适合小规模的问题，对于现在的物流也已不再适用；模糊评价法不太客观；计算智能算法有很多种，各有各的优势.基本的免疫算法对于解决物流配送中心选址问题存在收敛速度慢，易陷入局部最优等缺陷.周梅芳、叶洪涛在文献〔8〕中提出采用免疫克隆选择算法解决该问题，但是精确度低，下文将给出算法比较.本文将采用文献〔9〕的阈值矢量距浓度并结合文献〔10〕中自适应变异操作来解决物流配送中心选址问题.改进后的免疫算法能够有效的提高抗体群的多样性和算法的收敛速度，并且能有效的解决中等规模的配送中心选址问题. 物流配送中心选址问题就是从给定需求点的地址坐标集合中选一定数量的需求点作为配送中心，选择出的配送中心需要满足与各个需求点所建立的配送系统总配送费用最小的条件.下面将介绍问题假设与符号说明以及模型的建立.1.1 问题假设与符号说明问题假设：（1）各配送中心的库存能够满足其服务内客户的全部需求；（2）各需求点仅由一个配送中心供应；（3）各需求点的需求量是已知的；（4）总费用不考虑送货之外的费用，只考虑固定的配送中心建设费和运输费用，且建设费用已知.符号说明：（1）N：表示所有需求点的序号集合，N={1 ,2,...,n} ；（2）Mi：表示到需求点 i的距离小于s的备选配送中心集合，i∈N ，Mi⊆N ；（3）qi：表示需求点的需求量；（4）dij：表示从需求点i到离它最近的配送中心 j的距离；（5）rij：为0-1变量，表示用户和物流中心的服务需求分配关系，当其为1时，表示需求点 j的需求量由配送中心 j供应，否则rij=0；（6）hj：为0-1变量，当其为1时，表示点 j被选为配送中心；（7）D：表示新建配送中心离由它服务的需求点的距离上限.1.2 模型建立目标函数：目标函数minf表示各配送中心到需求点的需求量和距离值的乘积之和最小.约束条件：其中约束条件（1）表示对于任意一个需求点i只能由Mi中的一个配送中心配送；约束条件（2）表示对于需求点i只能由被选为配送中心的点配送，若hj=0，即 j点不是配送中心，则rij=0，即i不会被供应.约束条件（3）表示配送中心只能有p个.约束条件（4）表示rij，hj为0-1变量；约束条件（5）表示配送范围不能超出D.1973年在Jerne在文献〔11〕中最早提出免疫系统.而免疫算法是由Kazuyuki Mori在20世纪90年在文献〔12〕中提出.免疫算法是模拟人体免疫系统的免疫过程，将生物免疫系统中的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节分别对应与目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度.以下为基本免疫算法的流程：步骤1：抗原识别，将目标函数和约束条件作为抗原；步骤2：产生初始抗体群，随机产生N+m个抗体；步骤3：对N+m个抗体进行评价：（1）计算抗体与抗原间的亲和度：AV=1/FV（其中FV目标函数）；（2）计算抗体与抗体间的亲和度：CV（采用R位连续方法）；（其中λ为多样性评价参数）；步骤4：形成父代群体：（1）按照期望繁殖率P降序排列，并取前N个作为父代群；（2）取前m个个体存入记忆库（精英保留法）；步骤5：免疫操作（对父代群执行）：（1）选择（轮盘赌法），根据预先设定的选择概率进行选择；（2）交叉，根据预先设定的交叉概率进行交叉；（3）变异，根据预先设定的变异概率进行变异；步骤6：步骤5中产生N个新抗体，并加入记忆库中的m个抗体，形成新的N+m个抗体；步骤7：判断目标函数是否达到最优值或者算法运行是否达到迭代次数，若满足上面条件则结束，否则返回到步骤3.（3）计算各个抗体的期望繁殖率采用参考文献〔9〕中贾亚军，丛爽的基于相似矢量距选择的改进的人工免疫算法，该算法对期望繁殖率给出了新的定义能够有效克服未成熟收敛的缺陷，并且可以准确的计算抗体间的相似性.在改进的算法中对于期望繁殖率给出了由矢量距定义的计算公式，即其中λ为多样性评价参数，β为常数因子.其中：（1）ρ(xi)表示抗体xi的适应度值与其他抗体适应度值的矢量距之和，即其中 f(xi)表示抗体xi的适应度值，即 f(xi)=A(xi)；采用适应度值定义的期望繁殖率很容易使得高浓度抗体迅速增加，使算法快速收敛，但是精确度不高，而采用矢量距定义期望繁殖概率，能够有效克服这一缺点.（2）C(xi)表示抗体 xi的浓度值.取ω1、ω2为相似性阈值，且 0＜ω1＜1，0＜ω2＜1.结构相似性S(xi,xj)计算公式如果S(xi,xj)和Q(xi,xj)同时满足下列条件，则抗体xi和xj相似，浓度值增加.条件：适应度相似性Q(xi,xj)计算公式相似度阈值从抗体适应度和抗体结构两方面进行限制，只有在这两方面同时相似时才能认为两个抗体是相似的.而基本免疫算法是抗体单方面相似造成的抗体相似的结果，虽然加快了算法收敛速度，但易使算法陷入局部最优，使算法未成熟收敛.改进的算法克服了基本免疫算的缺陷.下面将给出改进后免疫算法解决物流配送中心选址问题的算法步骤：步骤1：随机产生N+m个初始抗体；步骤2：计算N+m个抗体的适应度值，即F(xi)为目标函数，C为一个较大的常数项；步骤3：计算抗体间适应度值的矢量距，即步骤4：（1）计算抗体间结构的相似度S(xi,xj)，即（2）计算抗体间适应度的相似度Q(xi,xj)，即（3）若两个抗体同时满足以下两个条件，即则认为这两个抗体相似；步骤5：对N+m个抗体进行多样性评价，利用改进算法中期望繁殖率P进行评价，即步骤6：形成父代群体，按期望繁殖率P降序排列，取前N个作为父代群，取前m个个体存入记忆库（精英保留法）；步骤7：对父代群体进行选择、交叉和变异产生N个新抗体.并提取记忆库中的m 个抗体，形成N+m个抗体；步骤8：判断是否满足结束条件，满足则结束;不满足则返回到步骤4.在改进的免疫算法的基础上加入自适应的变异操作，将文献〔9〕中的自适应操作引入到其中，对参数进行控制，使得变异概率随着迭代次数的增加而减小，使算法趋于稳定，并且加快了寻优速度.下面将在改进的免疫算法的算法步骤7中对变异操作进行改进：对于随机选择的抗体xi是否进行变异，由以下变异概率决定：其中 fave为在这一代中所有适应度值的平均值，fmin为在这代中所有适应度值的最小值，并且参数c的公式为其中kmax表示最大的迭代次数，k为这一代的次数. 随机产生一个0到1之间的数，采用轮盘赌的方法决定该抗体是否进行变异.基于相似矢量距选择的改进人工免疫算法〔9〕已经应用于中国旅行商问题，对比于其他算法，该算法收敛速度快，寻优能力强.本文将基于相似性矢量距选择的改进人工免疫算法应用于解决物流配送中心选址问题.在此基础上进行扩充，加入文献〔10〕中的自适应变异操作.本文采用文献〔8〕中的59个城市的位置和需求量，并且在这59个城市中选出6个城市作为配送中心.本文采用MATLAB7.0进行编程，将对基于相似性矢量距选择的改进的人工免疫算法（算法1），基本免疫算法（算法2），以及参考文献〔8〕中的免疫克隆算法（算法3）三种算法进行对比.而且将对算法1以及加入自适应变异操作的免疫算法（算法4）进行比较.参数设置：种群规模N=50，记忆库容量m=10，迭代次数 M=100，相似性阈值ω1=0.2，相似性阈值ω2=0.4，交叉概率 pc=0.5，多样性评价参数λ=0.6，常数调节因子β=0.4.结论分析：（1）最优值对比.在表1中给出四种算法的对比.对四种算法分别进行100次迭代，算法1的最优值为452，相对于算法3，提高了40%，相对于算法2虽然只有略微提高.但算法1平均在32代时目标函数值降低到460，而算法2平均在60代以后才能降低到这个值.算法4的最优值同算法1相同，平均在30代使目标函数低于460.（2）10次运行的平均最优值对比.由于算法2容易陷入局部极值，形成未成熟的收敛，因此运行10次算法2的平均值为471，而算法1的平均值为454，比算法2提高了4%，相对于算法3，平均值提高了39%.算法4加入自适应变异，使算法收敛更加稳定，10次的目标函数值的平均值为453，相对于算法1有略微提高. （3）收敛速度对比.算法1收敛到最优值的最少代数为51代，而算法2的最少收敛代数为70代，算法1比算法2提高了28%.从图1中可以看出算法1与算法2最优适应度的变化情况，相对于算法2，算法1收敛速度更快，解的精确度更高，弥补了算法2易陷入局部极值的缺陷.从图2中可以看出算法1与算法2平均适应度的对比，相对于算法2，算法1收敛更加稳定.算法4收敛到最优值的最少代数为45代，相对于算法1，提高了11.7%.（4）算法1与算法4的比较.对算法1和算法4分别运行二十次，由图4可以看出，算法4的曲线比较平稳，最优值比较稳定.并且在同等条件下，算法4的运行时间平均为31s，而算法1的运行时间为38s，提高了18%.采用算法1和算法4得出的物流配送中心均为（34，24，9，50，43，57），如图3所示.实验表明算法1和算法4对于优化中等规模的物流配送中心选址问题更有效.算法4在求解过程中比较稳定.本文将基于相似性矢量距选择的人工免疫算法用于对59个城市进行了物流配送中心选址，该算法从抗体结构和适应度两方面对抗体浓度计算进行了阈值限制，有效克服了未成熟收敛的缺陷.并且将该算法进行了扩充，加入自适应变异操作，加快了算法运行速度，并且使算法更加稳定.对59个城市的物流配送中心选址这个具体问题有很好的优化作用.由于物流配送中心选址问题的影响因素还有很多，例如季节、国家经济状况，运输工具，产品类型等，因此对于物流配送中心选址问题还需要进一步的研究.【相关文献】〔1〕程珩，牟瑞芳.物流配送中心选址的重心法探讨〔J〕.交通运输工程与信息学报，2013，11（1）：91-95.〔2〕王兴，孙晚华.基于混合整数规划的配送中心选址研究〔J〕.价值工程，2012，26（2）：15-17.〔3〕Yang L，Ji X，Gao Z，et al.Logistics distribution centers location problem andalgorithm under fuzzy environment〔J〕.Journal of Computational and Applied Mathematics，2007，208（2）：303-315.〔4〕高苇，平环，张成刚，等.改进惯性权重的简化粒子群优化算法〔J〕.湖北民族学院学报（自然科学版），2016，34（1）：11-15.〔5〕张玉春，程春英.关于人工鱼群算法的探讨〔J〕.内蒙古民族大学学报（自然科学版），2016，31（3）：203-205.〔6〕淦艳，魏延，杨有.免疫算法在带权值的物流配送中心选址中的应用〔J〕.重庆师范大学学报（自然科学版），2015，32（5）：106-112.〔7〕赵世安，屈迟文.改进的布谷鸟算法求解物流配送中心选址问题〔J〕.数学的实践与认识，2017，47（3）：206-213.〔8〕周梅芳，叶洪涛.基于免疫算法的物流配送中心选址〔J〕.广西工学院学报，2012，23（3）：77-79，85.〔9〕贾亚军，丛军.基于相似性矢量距选择的改进人工免疫算法〔J〕.计算机工程与应用，2011，47（6）：26-29.〔10〕钱伟懿，李明，郎艳怀.依概率收敛的改进粒子群优化算法〔J〕.智能系统学报，2017，12（4）：1-8.〔11〕N K Jerne.The immune system〔J〕.Sci Am，1973（229）：52-60.〔12〕Kazuyuki Mori，Makoto Tsuk iyama，Toyoo Fukuda.Immune Algorithm with Searching Diversity and its Application to Resource Allocation Problem〔J〕.T IEE Japan，1993，X 13-C（10）：872-878.。

免疫算法在物流配送中心选址中的应用

免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用摘要：针对物流配送中心选址问题，以物流成本为目标函数，采用免疫优化算法对配送中心进行选址。

通过全国31城市的物流需求点实例进行论证，仿真结果表明，该方法能够快速有效地求得物流配送中心选址问题的全局最优解。

关键词：物流配送中心；免疫优化算法；选址Abstract：The immune optimization algorithm is proposed to optimize the selection of logistics distribution center，which takes the logistics cost as objective function．Conducted feasibility studies through the 31 city nationwide logistics demand point，the simulation results show that the method can rapidly converge toward the optimal solution．Key words：Logistics distribution center；Immune optimization algorithm；Location selection0 引言随着世界经济的快速发展以及现代科学技术的进步，物流业作为国民经济的一个新兴服务部门，正在全球范围内迅速发展。

物流业的发展给社会的生产和管理、人们的生活和就业乃至政府的职能以及社会的法律制度等带来巨大的影响，因此物流也被认为是国民经济发展的动脉和基础产业，被形象地喻为促进经济发展的“加速器”。

在物流系统的运作中，配送中心的任务就是根据各个用户的需求及时、准确和经济地配送商品货物。

配送中心是连接供应商和客户的中间桥梁，其选址方式往往决定这物流的配送距离和配送模式，进而影响着物流系统的运行效率。

应急物流车辆调度优化中免疫算法的应用

应急物流车辆调度优化中免疫算法的应用潘世举【摘要】The property of emergency logistics predestines the significance of vehicle dispatching optimization which plays a key role in ensuring the quality and benefit of the emergency logistics process. In this paper, after describing the dispatching optimization problem of the emergency logistics vehicles and setting its premises, we built the corresponding multi-constraint model, at the meantime, introduced the immunity algorithm and the related issues, and at the end, in a numerical example, studied empirically the application of the immunity algorithm, showing that it was of certain application value in optimizing the dispatching of the emergency logistics vehicles.%应急物流的特性决定了车辆调度优化的重要性,它是保证应急物流质量和效益的关键因素.在对应急物流车辆调度优化进行问题描述和条件设定的基础上,构建了应急物流车辆调度的多约束模型,同时对免疫算法及其相关问题进行了介绍,最后重点使用算例对免疫算法的应用进行了实证研究,研究结果显示免疫算法在应急物流车辆调度优化中具有一定的应用价值.【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2016(035)007【总页数】4页(P80-82,143)【关键词】应急物流;车辆调度优化;免疫算法【作者】潘世举【作者单位】军事交通学院,天津 300161【正文语种】中文【中图分类】F224;F252.14应急物流是指诸如公共卫生、自然灾害、交通事故、社会安全等领域突发性事件发生后的救援物资配送和人员财产的转移，应急物流的突发性要求其必须具有快捷的响应能力，这对于突发性事件的救援和降低生命财产损失具有十分重要的价值。

基于免疫算法的物流配送中心的选址优化--以新疆兵团第一师为例

基于免疫算法的物流配送中心的选址优化--以新疆兵团第一师
为例
程玉龙;黄莹莹;任园园;张勤虎
【期刊名称】《现代农业装备》
【年(卷),期】2022(43)4
【摘要】与传统的遗传算法相比,免疫遗传算法对个体的选择和评价更为全面与合理。

将免疫优化算法应用到林果业物流配送中心的选址中构建免疫算法的选址模型。

选取一师阿拉尔市以及贫困人口较为密集的阿克苏地区的柯坪县、乌什县作为样本点,运用MATLAB 2015b在既定假设条件下对算例进行求解,得出青松路街道、二团、乌什镇为34个样本点的配送中心,验证了免疫算法在选址优化方面的有效性。

研究结果对优化南疆贫困区物流节点布局,提升林果业物流运转速度具有重要意义。

【总页数】7页(P22-28)
【作者】程玉龙;黄莹莹;任园园;张勤虎
【作者单位】广西科技师范学院;塔里木大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于免疫优化算法的冷链物流配送中心选址研究
2.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
3.基于模
型优化的物流配送中心选址免疫优化算法4.基于免疫优化算法的物流配送中心选址规划研究5.基于免疫优化算法的物流配送中心选址规划研究
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免疫算法在物流配送车辆优化调度中的应用的开题报告

免疫算法在物流配送车辆优化调度中的应用的开题报告一、研究背景物流配送车辆优化调度涉及到多个车辆和多个配送点以及不同的订单需求，因此需要考虑多个因素，如车辆数量、配送点的位置、货物数量以及交通状况等，从而对配送车辆进行合理的调度和分配，以提高物流配送效率和降低成本。

为此，许多学者使用了各种算法来解决这个问题，免疫算法是其中一种比较有效的方法。

二、研究目的本研究旨在探讨免疫算法在物流配送车辆优化调度中的应用，通过比较不同算法的优劣，寻求一种最优的算法来解决物流配送车辆的优化调度问题，以提高配送效率和降低成本。

三、研究内容1. 研究物流配送车辆优化调度问题，分析其特点和难点。

2. 介绍免疫算法的基本原理和流程，讨论其在物流配送车辆优化调度中的应用。

3. 设计实验，利用免疫算法对物流配送车辆进行优化调度，并与其他算法进行比较，分析其效果和优劣。

4. 对结果进行探讨和分析，寻找免疫算法的优化方法和参数，以进一步提高算法的效果和实用性。

四、研究意义1.为物流配送车辆优化调度问题提供一种有效的解决方案，提高物流配送效率和降低成本。

2.为免疫算法在其他领域的应用提供经验和借鉴。

3.为学术界研究和实践者提供参考和借鉴。

五、研究方法1.收集相关文献，分析物流配送车辆优化调度问题及其解决方案。

2.研究免疫算法及其应用，了解其基本原理和流程。

3.通过调研，设计实验并对实验结果进行分析和比较。

4.通过模拟和仿真等方法，验证免疫算法在物流配送车辆优化调度中的有效性和实用性。

六、研究计划时间节点 | 研究内容---------|---------2021/10/1-2021/11/1 | 收集相关文献，了解物流配送车辆优化调度问题及其解决方案。

2021/11/1-2021/12/1 | 学习免疫算法及其应用，分析其优劣及在物流配送车辆优化调度中的应用。

2021/12/1-2022/1/1 | 设计实验并进行仿真，比较不同算法的优劣。

基于免疫优化算法的冷链物流配送中心选址研究

基于免疫优化算法的冷链物流配送中心选址研究殷月【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2016(035)007【摘要】In this paper, we analyzed the various costs contained in the location allocation of a distribution center, established the decision model to minimize the location allocation cost of the distribution center, then considering the characteristics of the immunity algorithm, used it to solve the model, and at the end, in connection with an empirical case, demonstrated the feasibility and practicality of the model and algorithm in the location allocation of cold chain logistics distribution centers.%分析了配送中心选址包含的各种成本,建立配送中心选址费用最小决策模型,考虑免疫优化算法具有全局搜索能力及高度收敛性的特点,运用免疫优化算法对模型进行优化求解,结合具体算例验证该模型及算法在冷链物流配送中心选址问题中的可行性及实用性,为物流企业的实际决策操作提供参考.【总页数】4页(P76-79)【作者】殷月【作者单位】武汉理工大学交通学院,湖北武汉 430063【正文语种】中文【中图分类】F224;F252.14【相关文献】1.基于模型优化的物流配送中心选址免疫优化算法 [J], 潘浩2.基于免疫优化算法的物流配送中心选址规划研究 [J], 张丹露3.基于免疫优化算法的物流配送中心选址规划研究 [J], 张丹露4.基于AHP分析法对跨境冷链物流配送中心选址影响因素研究 [J], 路瑶5.基于AHP分析法对跨境冷链物流配送中心选址影响因素研究 [J], 路瑶因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

免疫算法实例

2）.一个需求点仅由一个配送中心供应。

3）.不考虑工厂到配送中心的运输费用。

然后要从n 个需求点中找出配送中心，并向需求点配送物品。

目标函数是各配送中心到需求点的需求量和距离的乘积之和最小。

目标函数如下：2、问题的求解2.1算法的实现步骤：1）.产生初始种群。

2）.对上述群体中各个抗体进行评价。

3）.形成父代群体。

4）.判断是否满足条件，是则结束，反之，则继续下一步操作。

5）.新种群的产生。

6）.转去执行步骤2。

2.2流程图如图1-1：∑∑=ij ij i Z d w F图1-1 算法流程图2.3初始群体的产生如果记忆库非空，则初始抗体群从记忆库中生成。

否则，在可行解空间随机产生初始抗体群。

此处采用简单的编码方式。

每个选址方案可形成一个长度为P 的抗体（P 表示配送中心的数量），每个抗体代表被选为配送中心的需求点的序列。

如：考虑包含31个需求点的问题，从中选取6个作为配送中心。

抗体[2,7,15,21,29,11]代表一个可行解。

2.4、解的多样性评价1）.抗体与抗原之间的亲和力表示新的目标函数，分母的第二项表示对违反距离约束的解给予惩罚C 取比较大的正数。

∑∑∑∑--==)0.1min(1F 1v v ij ij ij i Z C Z d w A ∑∑=ijij i Z d w F v F2）.抗体与抗体之间的亲和力其反映抗体之间的相似程度，此处借鉴Forrest 等人提出的R 位连续方法计算抗体之间的亲和力，两个个体有至少R 位编码相同则两种抗体近似相同。

其中k 表示抗体v 和抗体s 之间相同的位数，L 为抗体的总长。

例如，两个抗体[2,7,15,21,5,11]、[15,8,14,26,5,2]经比较有3个相同则亲和度为0.5。