本文關鍵詞：基于多種群搜索的PSO的物流配送中心尋址求解

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【摘要】：物流配送中心選址不僅影響運輸?shù)瘸杀?而且也影響顧客的服務水平,在現(xiàn)代物流中具有重要的現(xiàn)實意義。針對物流配送中心選址問題,文章提出了一種基于改進粒子算法的智能求解方法,建立了物流配送中心選擇模型,根據(jù)模型特點設計出了與免疫優(yōu)化算法混合的粒子群算法、多種群搜索策略、混沌初始化方法、多樣性評價方法。通過合理地設置算法參數(shù),對物流配送中心選址問題進行實驗比較,實驗結果表明,該文算法的求解效果良好,并且求解的速度較快。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學管理學院;過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金青年科學基金資助項目(71301038,71301041)
【分類號】：F252.1;TP18
【正文快照】： 粒子群優(yōu)化算法[1](particle swarm optimiza-tion,PSO)是1995年美國學者Eberhart E C和Kennedy J提出的一種群智能優(yōu)化算法。PSO算法具有參數(shù)少、收斂速度快的優(yōu)點[2],但是同時也具有容易陷入局部解的缺點,而且基本PSO算法主要是用來解決連續(xù)性問題的一種算法,要應用到離散問

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本文編號：1275730