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[期刊] 物流技术  [作者] 李文超  
建立物流中心选址的最优模型,将解物流中心选址的最优问题映射为一个聚类过程,物流中心选址的总成本最小化作为聚类原则,利用蚁群算法来求解此问题,通过信息元素完成物品的聚堆行为,合理设计并转移物品,通过禁忌搜索表将配送点与物流中心聚成一类,从而求得物流中心选址的最优解。
[期刊] 物流技术  [作者] 郭毅  朱伟  徐克林  
将多点配送中心选址问题(multi-distribution center location problem,MDLP)映射为扩展K-TSP过程并设计了改进的蚁群算法。为提高算法的求解性能,在蚂蚁的选择规则里加入了代价引导函数,使用2-opt策略优化可行解并优化了信息素的更新方式。仿真算例及算法对比表明,模型和算法可以有效地表达和求解MDLP。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 王书勤  黄茜  
军事定向越野运动中存在点位多、分布散、时间紧、得分要求高等条件,为在规定时间内找到一条得分高的行进线路,找到衡量和分析运动成绩好坏的标准,文中对军事定向越野中的路径优化问题进行了深入分析,建立了混合整数规划模型,设计了一种混合蚁群算法。算法中,首先由改进蚁群算法找到初始解,然后再利用选择、交叉和变异算子进行解的优化,通过仿真实验和算法对比验证了混合蚁群算法的可行性和优越性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 马军  李薇  
作业车间调度问题是一个典型的NP-HARD问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。文章采用了一种改进蚁群算法来求解作业车间调度问题。首先应用蚁群算法获得一些作业车间调度问题的较优解(调度方案);然后这些调度方案中挖掘出一些有用的调度知识;最后应用这些调度知识来辅助蚁群算法完成后续的优化过程。通过将调度知识有效地融入到蚁群算法中,使得改进蚁群算法在优化效率上大大改进。
[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。
[期刊] 物流技术  [作者] 彭宏春  
基于前人的研究成果,首先以降低成本为目标,建立了物流配送中心选址模型,然后对传统的狼群算法进行改进,并采用改进的群狼算法对建立的物流配送中心选址模型进行求解,为了验证改进算法的有效性,将求解结果与粒子群算法、传统群狼算法进行对比分析,结果显示,改进群狼算法在物流配送中心选址方面具有很好的应用效果。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 刘志勇  吕文阁  谢庆华  何明玉  杨杰  刘雄辉  
将蚁群算法信息素更新规则进行改进,规定只有产生至今最优解的蚂蚁才能释放信息素,且只更新全局信息素,减少了传统蚁群算法的时间复杂度,提高了问题的求解效率。分析了柔性作业车间调度的特点,选取三个性能指标作为求解目标,设定其求解优先级,并建立相应的调度模型。将改进蚁群算法应用于柔性作业车间调度算例的求解,与其它算法比较,平均解有很大提高,表明了该算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张岳峰  何建敏  孙艳  刘向东  
在研究应急资源调度问题时常常需要考虑到多种不同的因数,其中路径时间的不确定性直接影响着应急活动的置信度和执行率。文章根据交通工具在道路上行驶的实际情况,采用正态分布的随机数对时间不确定性进行了描述,并设计时间满意度函数将调度时间最短问题转化为时间满意度最大问题;在此基础上加入路径费用最小的目标,建立了多目标的应急资源调度优化模型。采用改进后的蚁群算法对该模型进行求解,得到了问题的非劣解集并借助TOPSIS方法选取最优方案;最后通过算例对模型和算法进行了验证。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 薛召杰  缪立新  杨朋  戚铭尧  
结合半导体行业的特点,针对芯片配送中心拣货作业中的订单-货箱匹配问题进行研究。该问题优选合适的货箱,在保证满足订单需求数量的前提下,降低拆箱和翻倒箱的人工操作。建立了该问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了求解该问题的启发式算法,最后借助实际的算例试验以及与已有算法相比较验证了算法的有效性。
[期刊] 物流技术  [作者] 彭扬  吕珏  邓秋萍  徐晓巧  薛灵虹  魏芹  
针对配送中心的配货路线规划问题,充分考虑收货点的随机与分散的特点,并在需求量设定时考虑到退货,建立了分区规划下的物流配货路径优化模型,同时用实例进行验证。首先应用spss聚类算法对配送网络进行分区,将问题转化为小规模的单车线路优化问题;然后提出sweep改进算法,在一定程度上减少了车辆数的配备,降低成本投入;再建立物流配送模型,并结合蚁群算法,对每个分区内的投递点进行求解。且模型考虑了软时间窗,增加了对提早到达或是晚到达的费用损失问题的考虑,更接近实际。
[期刊] 物流技术  [作者] 许彦宸  戴韬  
分析了P-中值模型的特点,阐述了传统的模型与算法在求解大量需求点选择问题的局限性,提出了利用改进K-Means算法和重心法相结合的方式来求解该问题的思路,并提出以噪音率来刻画选址的效果,利用公开的数据设计了数值实验,证明该算法是收敛且实用的。
[期刊] 生态经济  [作者] 陈志  江治杰  刘瑶  
随着我国经济持续向好发展,物流业也随之发展迅速,绿色物流已成为当前物流行业研究的热点课题。论文通过高德地图APP测算两地之间的高速距离和非高速距离作为配送实际距离,将配送车辆载重作为约束条件,建立碳排放成本、固定成本、高速通行成本以及配送时间成本的综合成本最小的物流配送路径模型。由于基本蚁群算法易陷入局部最优,文章首先对基本蚁群算法的随机转移规则和启发函数做相应改进,然后在信息素更新时引入混沌初始化和混沌扰动,用这种改进的蚁群算法求解文章建立的不同路段下低碳物流配送路径优化问题。实例仿真对比试验表明:改进的蚁群算法能有效地搜寻到更小的综合成本,明显优于基本蚁群算法,说明了改进的蚁群算法的有效性以及模型的合理性。
[期刊] 物流技术  [作者] 周纹萱  徐伟  
根据冷链物流配送基础理论,将碳排放成本融入路径优化问题中,建立以总成本最小为优化目标的冷链物流路径优化数学模型。在传统蚁群算法的基础上,对初始信息素浓度、信息素更新策略及转移规则进行改进,并通过对比参数不同取值下的结果来确定合理参数。以某冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的有效性。
[期刊] 物流技术  [作者] 杨名  
物流网络优化中普遍存在着多目标优化的问题。传统的多目标优化算法容易陷入局部最优,采用了多种群相关的蚁群算法求解多目标物流网络优化问题,两个种群分别针对总运费最小和最大单程距离最小两个优化目标,考虑蚁群算法的收敛速度,采用遗传算法对蚁群算法的多个初始参数进行优化选择。实验结果证明,该模型算法可以有效迅速地求得最佳路径,为决策者提供多个可选择的优化方案,避免局部最优解。
[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。
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