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[期刊] 物流技术
[作者]
吴婷 余胜威
针对给定的设施点和客户点信息,建立了完整的LAP-VRP数学模型,LAP用于选址模型研究,VRP用于车辆路径优化分析。采用量子粒子群算法对LAP进行求解,将选址结果应用到VRP模型中,并通过蚁群算法对带时间窗和不带时间窗的VRP问题进行了求解。仿真结果表明,基于量子粒子群算法和蚁群算法的LAP-VRP模型求解具有较强的全局寻优能力,能够在较短时间内找到最优解,是解决物流配送路径优化的有效算法。
[期刊] 首都经济贸易大学学报
[作者]
姜凌 沈桂兰
本文应用蚁群算法对企业的车辆调度问题进行了算法设计,构建了车辆路径问题的蚁群算法解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了蚁群算法的改进算法,并结合实例进行了测试和实验结果分析,验证了改进的蚁群算法的有效性,证明了其可行性,使其更能适应实际的需要。
关键词：
物流配送 车辆路径问题 蚁群算法
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李新运 梁立魁 唐保国
文章根据总运费最小化原则,以用户空间数据库为背景建立了针对多个配送中心的选址优化模型。为了对选址优化模型求解,提出了一种变异粒子群算法。以地理信息系统(GIS)为平台,对山东省区域物流配送中心的选址优化进行了实证研究,所得结果符合山东省实际情况,表明文章提出的选址优化方法具有较大的应用价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
李新运 唐保国 梁立魁
根据总运费最小化原则,以用户空间数据库为背景建立了针对两级配送中心的选址优化模型。为了对选址优化模型求解,提出了一种变异粒子群算法。以地理信息系统(GIS)为平台,对山东省区域物流配送中心的选址优化进行了实证研究,所得结果符合山东省实际情况,表明本文提出的选址优化方法具有较大的应用价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
戴昕
针对粒子群优化算法后期寻优能力,并易陷入局部最优等不足,提出了一种反向学习粒子群的物流配送路径优化算法(OBLPSO)。首先建立物流配送路径优化的数学模型,然后通过粒子之间的相互协作和信息交流进行求解,并引入反向学习机制提高粒子群寻优能力和收敛速度,最后在Matlab2012平台上对OBLPSO算法性能进行仿真测试。仿真结果表明,相对其它物流配送路径优化算法,OBLPSO算法可以获得时间短、路径合理的物流配送方案,具有一定的实用价值。
关键词：
反向学习 粒子群优化 物流配送 路径选择
[期刊] 物流技术
[作者]
黄浩
对供应链环境下物流配送路径进行研究,建立带有约束条件的供应链物流配送路径的数学模型,并通过优化蚁群算法解决物流配送路径的整体最优解问题,最后通过实际案例进行验证,证明改进的蚁群算法能够快速有效地得到最优解或近似最优解。
关键词：
供应链 物流配送路径 蚁群算法 优化
[期刊] 现代管理科学
[作者]
张玉春 余炳 申风平
物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。
[期刊] 物流技术
[作者]
黎华
针对标准粒子群算法存在的易陷入局部最优解缺陷,提出了一种基于鲶鱼效应粒子群算法的物流配送中心选址策略(CFPSO)。该算法通过引入自然界的"鲶鱼效应"保持粒子群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,使算法寻优速度有明显的提高,最后通过仿真实验对算法性能进行验证。仿真结果表明,相对于遗传算法、标准粒子群算法,CFPSO算法可以获得更优的物流配送中心选址方案,尤其对于大规模物物流配送中心选址问题,该算法的优越性更加明显。
[期刊] 物流技术
[作者]
陈志新 陈方玉 胡贵彦 祝亚亭
提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李朦 解建仓 杨柳 汪妮 朱记伟
【目的】对区域水资源的合理优化配置进行研究,为区域经济的发展、水资源的合理开发利用和节水型社会的建立提供参考。【方法】建立以经济、社会、生态环境效益为目标函数,各目标加权和为最优解的水资源优化配置模型,采用蚁群-粒子群混合算法对模型进行求解,并对渭北工业区进行水资源优化配置的实例分析,通过原供水量与优化配置水量的比较验证所建立模型的合理性。【结果】经计算,75%保证率下渭北工业区水资源的配置结果为:2015年地表水、地下水、外调水、中水供水量分别为1 747.30,13 244.84,12 905.95和1 060.23万m3;2020年各水源供水量分别为2 019.19,12 214.42,...
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李志鹏 李卫忠
【目的】对适用于特征选择的算法进行研究,有效提高文本分类精度和效率。【方法】结合特征选择特点,以可拓理论为基础构造小生境量子粒子群算法,通过改进增强算法搜索能力,将不同的特征选择方法用于文本分类并进行比较。【结果】实验结果表明,与IG、MI等方法相比,基于可拓小生境量子粒子群算法的特征选择在文本分类中取得了较好效果,算法的求解精度得到明显提升。【局限】所提出的特征选择方法在时间效率上有待改善。【结论】对量子粒子群算法的改进措施有效提高了算法的搜索能力,在特征选择的应用中达到较好的效果。
[期刊] 物流技术
[作者]
陶荣
针对冷链产品在流通过程中损耗率和成本较高等问题,提出多温共配物流技术,即在一般的配送车辆上借助蓄冷保温设备进行配送,对未来冷链物流的研究和实践提出新的思路。借助多温共配方式,从冷链产品供应商角度出发构建了综合考虑配送成本、货损成本和惩罚成本的多温共配冷链物流配送优化模型,最后利用蚁群算法提出了模型求解思路。
关键词：
冷链物流配送 多温层共同配送 蚁群算法
[期刊] 物流技术
[作者]
罗庆 周军
针对从物流配送中心向各个配送点的配送车辆路径优化这一实际问题进行了数学描述,建立了数学模型,重点介绍了遗传算法常见的编码方法、适配度函数形式和选择、交叉、变异算子的设计方法,最终在遗传优化操作中采取基于最优保存策略,基于变化的交叉概率进行顺序的选择交叉算子和基于变化的变异概率进行边界变异代替原有基因值,使算法的效率和功能得到了很大提高,最终设计出改进遗传算法进行配送车辆的路径决策,从而降低运输成本,提高物流经济效益。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨柳 张斐
为解决区域物流配送成本优化问题，通过对物流配送路径的研究，提出了基于算法整合的区域物流配送路径优化模型。模型结合了Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、节约算法、遗传算法，对配送路径进行求解、优化。通过仿真实验，发现建立的模型在实际应用中可优化物流配送路径、节约配送成本，对解决区域物流配送优化问题具有一定的意义。
关键词：
区域物流配送 路径优化 算法整合
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈功贵 黄山外 孙智 张治中 熊国江
针对水火电系统的多约束、时滞非线性特点,建立了带有梯级水电厂的电力系统模型,并采用量子粒子群(QPSO)算法对系统进行优化求解。为了解决基本量子粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进量子粒子群(IQPSO)算法。为了验证该算法的性能,运用Matlab编写程序,利用典型的4水电3火电系统算例进行仿真。算例表明,改进的量子粒子群算法具有更好的收敛特性。
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