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基于蚁群算法与RBF神经网络模型的突发应急配送决策

2009-08-10分类号:F253.4;F224

【作者】黄向荣  谢如鹤  
【部门】广州大学商学院  中南大学  
【摘要】文章根据大型突发事件的突发性和不确定性,以及食品在物流过程中极易腐损等特点,确立一个用于食品物流应急配送中心选址决策的评价指标体系,并在这基础上,将蚁群算法(ACA)和径向基神经网络(RBFNN)结合起来,建立一个选址决策模型。该模型既具有神经网络的广泛映射能力,又具有蚁群算法所带来的高效率、全局收敛、分布式计算等特点,能够在安全、可靠、高效的原则下,较好地解决大型突发事件中食品应急配送中心的选址决策问题,以便确保和加快灾区的食品供应。最后,通过模拟算例表明该模型的适用性。
【关键词】蚁群算法  RBF神经网络  突发事件  应急物流
【基金】教育部人文社会科学研究项目(08JA630019)
【所属期刊栏目】统计与决策
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