改進(jìn)粒子群算法在共同配送中的應(yīng)用研究.pdf

1、近些年，隨著市場競爭日益激烈，越來越多的中小型物流企業(yè)參與到共同配送聯(lián)盟中，以提高自己應(yīng)對外部環(huán)境的競爭能力。要建立一個(gè)高效的共同配送聯(lián)盟，需要解決許多問題，其中聯(lián)盟收益分配和配送中心選址兩個(gè)問題尤為重要。收益分配一直以來是眾多企業(yè)面臨的一個(gè)敏感話題，一個(gè)公平合理的收益分配機(jī)制是共同配送高效運(yùn)作和持久存在的關(guān)鍵。而配送中心作為整個(gè)物流系統(tǒng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，其選址恰當(dāng)與否，直接關(guān)系到合作后的成本消耗狀況，進(jìn)而影響到共同配送收益分配問題。這些問題

2、能否妥善解決將最終妨礙共同配送的開展。鑒于此，本文圍繞共同配送中心選址及收益分配問題并結(jié)合改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行研究。鑒于配送中心選址和收益分配問題是兩個(gè)不同性質(zhì)的問題，針對不同的側(cè)重點(diǎn)，所采用的粒子群算法改進(jìn)方法也不一樣。
　　 具體來說，本文主要的工作包括以下幾個(gè)方面：
　　 (1)針對共同配送的特點(diǎn)，建立了基于“軟時(shí)間窗”和“硬時(shí)間窗”的異產(chǎn)業(yè)共同配送選址模型，此模型擴(kuò)大了適用范圍，對解決合作過程中需兼顧各個(gè)顧客對配

3、送時(shí)間不同要求的配送問題做一些積極的探索。由于此模型是一個(gè)多約束、多變量的非線性規(guī)劃問題，提出了一種粒子群算法與禁忌搜索算法相結(jié)合的啟發(fā)式算法，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明將禁忌搜索算法放到基本粒子群算法后期克服了基本粒子群算法的易陷入局部最優(yōu)，進(jìn)而導(dǎo)致結(jié)果精度低和后期收斂速度慢的缺點(diǎn)。
　　 (2)針對常用的收益分配方法大都注重于直接分析最終收益如何分配，而沒考慮到各成員企業(yè)在整個(gè)共同配送聯(lián)盟運(yùn)營過程中的表現(xiàn)，而且也忽略了時(shí)間因素對整個(gè)運(yùn)