在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的當(dāng)下,配送中心既是貨品流通職能的重要樞紐又是物流供應(yīng)鏈上的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。在新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)下,物流配送中心扮演著對(duì)實(shí)體商品進(jìn)行分配的角色,并將處理訂單、存儲(chǔ)、揀貨、運(yùn)輸配送等基礎(chǔ)功能集于一體的綜合性服務(wù)行業(yè),在提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的同時(shí),其自身的附加值也在不斷提升,對(duì)縮短商品流通,減少產(chǎn)銷差距起到了極為重要的作用。在現(xiàn)實(shí)生活中,在實(shí)際問(wèn)題和方案選擇中,其過(guò)程往往是動(dòng)態(tài)的,高度非線性的,由其轉(zhuǎn)化而來(lái)的問(wèn)題也是高度非線性的復(fù)雜問(wèn)題,求解的復(fù)雜程度往往是呈指數(shù)增長(zhǎng)的,而經(jīng)典的粒子群算法,以其模型簡(jiǎn)單、參數(shù)少、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),被廣泛的應(yīng)用解決高度非線性優(yōu)化問(wèn)題和現(xiàn)實(shí)世界的各種工程問(wèn)題。本文針對(duì)粒子群算法在求解最優(yōu)化和復(fù)雜性的問(wèn)題中存在的收斂速度慢和收斂度低的問(wèn)題,將粒子群算法中的學(xué)習(xí)因子及位置公式進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行性能驗(yàn)證,并與其他算法的精度和收斂曲線,以及求解結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,在求解函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題上所用時(shí)間更短,準(zhǔn)確性更好。證明改進(jìn)的粒子群算法有更快的收斂速度和更強(qiáng)的尋優(yōu)能力。而后運(yùn)用改進(jìn)的粒子群算法(CXPSO)求解配送中心選址問(wèn)題,改進(jìn)的粒子群算法為智能優(yōu)化算法求解選址問(wèn)題提供了新的...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-2直線距離與折線距離（2）雖然在一些模型中，直線距離通過(guò)添加比例因子轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)的距離，但與實(shí)際距離仍有較大偏差

圖2-2直線距離與折線距離（2）雖然在一些模型中，直線距離通過(guò)添加比例因子轉(zhuǎn)換成網(wǎng)絡(luò)的距離，但與實(shí)際距離仍有較大偏差。（3）大多數(shù)選址模型仍然不能很好地解決模型中的影響因素以及如何合理有效地處理模型所產(chǎn)生的非線性成本關(guān)系。簡(jiǎn)而言之，當(dāng)各種模型應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題時(shí)，它們會(huì)有一定的使....

圖3-2Goldstein-Price函數(shù)的三維圖

基于改進(jìn)粒子群算法的物流配送中心選址問(wèn)題研究(15)Eggcrate函數(shù)2222151212F(x)xx25(sinxsinx)(3.2該函數(shù)在（0,,0）處取得最小值0。在這15個(gè)測(cè)試函數(shù)中，11F(x)、3F(x)....

圖3-3Ronsenbrock函數(shù)的三維圖

因此15個(gè)函數(shù)都有一定的求解難度，適用于算法的尋優(yōu)性能。函數(shù)的三維圖能夠形象的展現(xiàn)出函數(shù)的整體取值走向，下列是本文列出的其中的五個(gè)函數(shù)三維圖，如下圖所示：圖3-2Goldstein-Price函數(shù)的三維圖

圖3-4Sphere函數(shù)的三維圖

本文編號(hào)：3944024