粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization,PSO）為解決物流優(yōu)化問題提供了思路。但是,電子商務(wù)的快速發(fā)展對現(xiàn)代物流業(yè)的快速響應(yīng)能力提出了更高要求。物流規(guī)模越來越大,涉及的因素不斷增多,使得物流問題越來越復(fù)雜。一些經(jīng)典的物流優(yōu)化問題,如多式聯(lián)運決策問題和配送中心選址問題,因新的需求和挑戰(zhàn),成為研究熱點�，F(xiàn)有的PSO算法對于具有大量局部極值和復(fù)雜約束的物流問題的優(yōu)化能力不足,具有局部收斂速度慢和易陷入局部極小的缺陷。因此,有必要對PSO算法的機理進行研究以提高其尋優(yōu)能力,也有必要研究如何將PSO與其他高效局部優(yōu)化算法自適應(yīng)結(jié)合。通過自適應(yīng)判斷合適的全局-局部搜索的轉(zhuǎn)換窗口,來實現(xiàn)兩者的優(yōu)勢互補。本論文針對以多式聯(lián)運和配送中心選址為代表的典型現(xiàn)代物流問題的非線性、多極值和復(fù)雜約束等特點,首先對PSO算法進行理論研究,開發(fā)了新的PSO算法,提高PSO的尋優(yōu)能力和優(yōu)化效率。然后應(yīng)用開發(fā)的PSO算法對具有復(fù)雜約束的物流模型進行優(yōu)化求解。主要研究工作及創(chuàng)新性成果包括:1)采用基于適應(yīng)度的鏈路預(yù)測方法對PSO算法的鄰域網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進行動態(tài)更新,提出了基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞腜SO算... 

【文章來源】：武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：178 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

某中小型制造企業(yè)的物流和供應(yīng)鏈系統(tǒng)示意

圖 2-4 Web of Science 收錄的以 PSO 為主題的論文數(shù)此可見，自 PSO 算法提出以來，學(xué)者們對 PSO 算法的理論和應(yīng)用了一定的成果，為本文的研究打下了很好的基礎(chǔ)。了更好地對 PSO 算法進行改進，并將其應(yīng)用到物流優(yōu)化問題，實目的。接下來首先對 PSO 算法的理論研究的現(xiàn)狀情況進行分析，法的應(yīng)用研究，特別是在物流優(yōu)化中的應(yīng)用進行總結(jié)與分析。粒子群優(yōu)化算法的理論研究其他群智能算法類似，最早提出的 PSO 算法在求解多峰問題時，收斂和易陷入局部極值的問題[39]。針對這一缺陷，學(xué)者們從不同大量研究，對 PSO 算法進行改進，以解決早熟收斂問題和易陷入題[39-40]。大多數(shù)的改進算法都是基于以下兩種 PSO 基本模型。本模型 1：帶慣性權(quán)重的 PSO 算法(ωPSO)

Salton 指標(biāo)Sorenson 指標(biāo)LHN-1 指標(biāo)大度節(jié)點有利指標(biāo)s局部路徑指標(biāo) xys = Γ下面討論局部路徑指標(biāo)的計算方法地表示，這個矩陣稱為G 的連接矩陣。行計算。以圖 3-1(a)中的無向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)列編號與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的節(jié)點編號一致。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]簡單高效耦合策略的粒子群混合算法[J]. 李文鋒,曹玉蓮,張漢.  控制理論與應(yīng)用. 2018(01)
[2]基于擬熵自適應(yīng)啟動局部搜索策略的混合粒子群算法[J]. 曹玉蓮,李文鋒,張煜.  電子學(xué)報. 2018(01)
[3]基于改進混合遺傳算法的冷鏈物流配送中心選址優(yōu)化[J]. 袁群,左奕.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2016(11)
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[7]多UCAV協(xié)同任務(wù)分配模型及粒子群算法求解[J]. 杜繼永,張鳳鳴,楊驥,吳虎勝.  控制與決策. 2012(11)
[8]改進粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測[J]. 李松,劉力軍,翟曼.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2012(09)
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博士論文
[1]粒子群算法改進及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D]. 黃平.華南理工大學(xué) 2012

碩士論文
[1]碳監(jiān)管政策下的集裝箱多式聯(lián)運路徑優(yōu)化研究[D]. 李佳玲.廣西科技大學(xué) 2016



本文編號：3386423