本文關(guān)鍵詞：Harmony Search-Dijkstra混合算法在鐵路物流中心分層選址中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了滿足鐵路集中化運輸?shù)囊?基于鐵路物流中心的層級特點,結(jié)合分層選址的理論和方法,以鐵路物流中心覆蓋的總需求最大化為目標(biāo),提出了鐵路物流中心分層選址分配模型.針對鐵路物流中心選址分配模型的特點,提出采用求解效率較高的和聲搜索算法(Harmony Search,HS)和Dijkstra算法相結(jié)合的混合算法進行求解,并通過算例驗證了模型的可行性和算法的有效性.為了驗證算法的性能,對不同規(guī)模下的算法進行多次測試,結(jié)果表明當(dāng)規(guī)模較大時,HS-Dijkstra混合算法仍可以在可接受的時間范圍內(nèi)收斂.為了體現(xiàn)算法的計算效率,對大規(guī)模下的Harmony Search-Dijkstra混合算法與遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)進行比較,結(jié)果顯示Harmony Search-Dijkstra混合算法收斂速度明顯優(yōu)于遺傳算法.因此,Harmony Search-Dijkstra混合算法可以有效解決鐵路物流中心選址分配問題.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院;西南交通大學(xué)交通運輸與物流學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 鐵路運輸 選址分配 和聲搜索算法 Dijkstra算法 鐵路物流中心 分層覆蓋
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61374202) 中國鐵路總公司科技研究開發(fā)計劃項目資助(2013X005-A,2014F007)
【分類號】：TP301.6;F532.6
【正文快照】： 近年來,隨著社會和經(jīng)濟的迅速發(fā)展,物流需求呈現(xiàn)出爆炸性增長趨勢.而鐵路在物流市場中占有的份額出現(xiàn)下滑的現(xiàn)象.要提高鐵路在物流市場中的份額,其中重要的舉措就是建立鐵路物流中心.鐵路物流中心是鐵路變貨流集結(jié)為車流集結(jié)的重要載體,既可以作為鐵路的物流服務(wù)場所,也可作為

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