基于改進(jìn)微粒群算法的配送中心選址研究.pdf

1、如今，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的迅猛發(fā)展、人類生存空間的擴(kuò)大以及認(rèn)識(shí)與改造世界范圍的拓寬，人們對(duì)科學(xué)技術(shù)提出了新的和更高的要求，其中高效的優(yōu)化技術(shù)和智能計(jì)算的要求日益迫切。群體智能，作為一種新興的智能計(jì)算技術(shù)正受到越來越多研究者的關(guān)注。群體智能的協(xié)作性、分布性、魯棒性和快速性等特點(diǎn)使之在沒有集中控制且不提供全局模型的前提下，為尋找復(fù)雜的分布式問題的解決方案提供了基礎(chǔ)。微粒群優(yōu)化算法是一種新興的智能優(yōu)化算法，其源于對(duì)鳥群捕食系統(tǒng)的模擬。該算法相對(duì)于

2、遺傳算法(GA)而言容易實(shí)現(xiàn)，沒有交叉和變異操作，需調(diào)整的參數(shù)不多，收斂速度快，因此自從Kennedy和Eberhart于1995年提出以來，便受到了廣泛的關(guān)注，尤其是在最近幾年微粒群算法原來越受到群體智能研究方面的專家和學(xué)者的青睞，并在一些領(lǐng)域獲得了成功應(yīng)用?，F(xiàn)已廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、動(dòng)態(tài)環(huán)境優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等諸多領(lǐng)域。 物流配送中心在現(xiàn)代商品流通中的作用極大，它通過對(duì)商品的運(yùn)輸、保管、裝卸、搬運(yùn)、流通加工、配送、定單處理和信

3、息處理等工作的統(tǒng)一管理，可以大大減輕作業(yè)勞動(dòng)強(qiáng)度，減少商品消耗，提高庫存周轉(zhuǎn)率，加速商品流通，降低流通成本，提高社會(huì)需求的滿足程度，給消費(fèi)者以更多選擇。在物流網(wǎng)絡(luò)中，配送中心連接著供貨點(diǎn)和需求點(diǎn)，是兩者之間的橋梁，在物流系統(tǒng)中有著舉足輕重的作用，搞好配送中心的選址將對(duì)物流系統(tǒng)作用的發(fā)揮乃至物流經(jīng)濟(jì)效益的提高產(chǎn)生重要的影響。因此目前對(duì)于配送中心的研究成為物流發(fā)展的熱點(diǎn)。而選址問題則是配送中心規(guī)劃時(shí)面臨的首要的，也是最為復(fù)雜的一個(gè)問題。

4、 本文主要的工作包括如下幾個(gè)方面： 1.將微粒群算法與免疫算法相結(jié)合，把免疫記憶和克隆選擇等免疫算子引入微粒群算法中，從而形成了一種改進(jìn)算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能克服基本微粒群優(yōu)化算法精度較低，易發(fā)散的缺點(diǎn)，既加快了算法的搜索速度又使算法避免了陷于局部最優(yōu)。 2.對(duì)物流配送中心的選址問題進(jìn)行了研究，建立了一個(gè)配送中心選址模型，使配送中心選址問題更具有實(shí)際意義和指導(dǎo)作用，對(duì)未來的配送中心的建設(shè)提供參考。 3