發(fā)布時間：2021-04-08 02:51

　　為解決生鮮類物流配送網(wǎng)絡選址-路徑優(yōu)化問題,構(gòu)建了基于服務質(zhì)量最優(yōu)化、物流節(jié)點建造成本及物流運營服務成本最小化的多目標兩層級物流配送網(wǎng)絡選址-路徑優(yōu)化問題數(shù)學模型,并通過改進遺傳算法求解最優(yōu)方案.對遺傳算法中的算子進行優(yōu)化,解決了傳統(tǒng)遺傳算法求解過程中無法求得全局最優(yōu)解以及易陷入局部最優(yōu)解的現(xiàn)象.通過選取通州區(qū)部分區(qū)域為背景進行模型驗證,得出優(yōu)化后成本節(jié)約了15.71%,說明該模型具有良好的參考價值. 

【文章來源】：數(shù)學的實踐與認識. 2020,50(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

圖１模型求解流程圖??ｍ位的基因纟??路程＾碼各例??ＩＢＨ＾ｉ??

王成林，等：生鮮類物流配送網(wǎng)絡選址－路徑優(yōu)化間題研究??３９??１０期??圖３交．叉示例??變異：根據(jù)變異算子，仲群中個體數(shù)組中的染色體在非零基因之間進行：＜換，主要進行??節(jié)點規(guī)模和節(jié)點間的連通進行變異調(diào)整初始的變異概率為根據(jù)求解的選擇最??優(yōu)化進行調(diào)整，結(jié)合禁忌搜索算法進行變異幾率的調(diào)整，如果＜?＜?ｆ?ｒｉ?＞＝ｔ＋ｉ，ｇ＝ｑ＋１，??對變異概率進行肖適應調(diào)整，避免算法最優(yōu)解陷入局部最優(yōu)的情況．??節(jié)點１異示例??樹４變＃過程示例??選擇：根據(jù)選擇算子，從每次迭代獲得的仲群中選擇符合適應度函數(shù)高的個體，淘汰適??應度低的個體，通過禁忌搜索最優(yōu)情況選擇優(yōu)秀個體．其中滿足選擇優(yōu)秀個體時同時滿足，進??行模型歸一化處理，針對種群中剩下的解進行優(yōu)化篩選，設定Ｃｆ１＊＊和是種群中目標值??的最大和最小，建立歸一化因子是??ｒｊ?ｓ＾ｎ?１?ｙ?Ｊ?＼一）??２＾ｉ＝ｌ?（＾ｍａｘ＿＾ｍｉｎ??定義增廣權(quán)重??ｎ??＝?（＾５?－?〇＊））?（Ｗ）??ｉ＝ｌ??増加選擇精度，挑選適合個體．??終止：種群迭代次數(shù)結(jié)束或者適應度達到一定閾值時，算法終止，得到種群中最優(yōu)解．??３．３禁忌搜索過程??禁忌搜索是對局部領域搜索的一種擴展，首先通過初始種群叫配適應度后獲得第一次的??初始解，總共３ｍ的數(shù)組序列（一個ｍ代表一個長度）；構(gòu)建相關(guān)解鄰域，即把初始解結(jié)合構(gòu)??造新的排列交叉算子隨機插入后構(gòu)建新的路徑和節(jié)點；繼而禁忌表記??錄相關(guān)搜索過程中交叉更換過后的操作，禁忌長度是被限制操作的閾值，在其設定長度內(nèi)進??行最優(yōu)選��；特赦原則的采用，比較適應度針對于禁忌＃群和非禁忌種群，取其中較優(yōu)的作為??最優(yōu)解．保證了種

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[2]物流配送選址—運輸路徑優(yōu)化問題研究[D]. 石兆.中南大學 2014



本文編號：3124703