基于改进遗传算法的物流中心选址优化

根据物流中心选址问题的特点和要求,在运输成本和运输时间最优的基础上,构造了选址问题的数学模型。给出了一种改进遗传算法的求解方法,其中由于适应度函数与各物流中心对应的需求分配情况密切相关,用拉格朗日松弛法来解决对于特定位置的物流中心服务需求分配的子问题。遗传算子采用线性凸组合的杂交方式、强弱两种变异方式以及进化（?滋+λ）选择方式,从而有效地避免算法的早熟现象,可防止其很快收敛到局部最优解。实例求解表明,该算法可以有效、快速地求得物流中心选址问题的全局最优解。     

物流中心选址与动态运输路线选择的研究

物流配送过程中主要有两个环节,一是配送对象的选择,另一个是配送路线的设计.物流中心选址应以物流系统和社会经济效益为目标,用系统学理论和系统工程方法,综合考虑多种因素,对物流中心位置进行科学的研究和决策.在地理信息系统(GIS)现代信息技术应用于物流中心选址基础上,分析了物流配送选址中满足最小覆盖圆的一种基于Voronoi图的设施选址优化算法.针对以往交通路线选择是在一个假设的道路交通条件不变的背景下,根据实时动态交通条件进行路线选择,将智能运输系统(ITS)应用于动态路线选择.     

针对选址问题的一种遗传算法改进探究

选址问题是现代地理信息资源配置的重要研究领域之一,通用性强、鲁棒性高的遗传算法可以较好地解决这类问题。常用方法是使用二进制编码的遗传算法对栅格数据地图进行选址。为克服二进制编码的标准遗传算法在解决选址问题过程中易陷入早熟的缺点,在研究了使用不同算子、引入观测概念这两大类解决标准遗传算法陷入早熟问题的方法后,针对选址问题的特点,选择了引入多样性测度与应用小生境技术对遗传算法进行改进,并深入探究了引入多样性测度与应用小生境技术后,遗传算法解决选址问题的过程中准确性、在线性能函数、离线性能函数的改善;接着提出了进一步改进小生境技术的方法,使得遗传群体中的每一个个体都参与遗传操作,并且避免了两个相同的个体参与交叉操作的情况。最后通过地图选址实验,将改进的小生境遗传算法与多样性测度结合,成功提高了遗传算法的性能。     

PBIL算法求解物流中心选址优化问题

物流中心的合理布局对整个物流系统的效益有着决定性的影响。通过对物流中心选址问题相关特点和要求进行研究,我们以建设成本和运行费用最优为目标构造了选址问题的数学模型,设计了基于PBIL的物流中心选址优化算法,并进行了算法的实现和测试。测试表明,该算法计算速度快、稳定性好,对约束条件增减具有良好的适应性。最后,提出了该算法的学习概率修正参数动态变化方法,测试表明通过该方法可有效提高算法的收敛速度和寻优能力。     

粒子群算法在物流中心选址中的应用

物流中心选址是物流系统规划中的重要决策问题。为了快速得到合理的物流中心选址方案,针对问题的特点给出了选址问题的模型,提出了以最小化物流成本为目标函数的粒子群优化算法,开发了模型求解的MATLAB程序,并将算法应用于求解工厂仓库选址和废弃物回收中转站选址问题。实例求解结果表明,该算法求解选址问题的性能优于精确重心法,具有良好的搜索性能和实用性。     

三级物流网络选址-路径问题建模与求解算法研究

鉴于固定费用选址问题的一个重要局限是在运输成本的计算中,假设采用整车运输方式,其运输成本与考虑运输路径时的成本不同会影响选址决策.针对一个钢材销售企业的三级物流网络中的两级设施进行选址,采用多站式运输方式计算运输成本,问题为三级物流网络选址-路径问题.采用嵌入拉格朗日启发式算法的分枝定界方法来求解,并对该方法进行了实验测试,测试结果表明该方法是有效的.     

物流中心选址算法改进及其Hopfield神经网络设计

在分析物流中心选址传统算法的基础上,引入一种新的选址模型,该模型能减少决策变量和约束条件的个数.利用该模型设计了一种Hopfield神经网络,将约束合并进网络结构从而将罚函数从能量函数中消除,使得网络的运行时间显著降低.为物流中心选址优化提供了一种新的方法.     

基于模糊聚类的RDC选址的研究

随着物流产业的发展,RDC选址问题已经成为物流产业中一个重要的研究问题.有一些解决方法,但是都有不足的地方.为了更好地解决这个问题,文中用模糊聚类的方法来研究RDC选址的问题.先用模糊聚类把要分类的点按照一定的标准进行分类,然后在每个类中用线性规划进行具体的选址,这样可以大大降低计算量,而且在聚类的时候可以得到不同的方案的聚类大小,可以给决策者一个选择的空间.     

基于MEMS传感器的物流车辆位置及姿态追溯系统设计

为了解决物流响应慢,货物在仓库中丢失,以及车辆在运输货物途中出现事故等问题,研究了一种基于嵌入式的物流跟踪及车辆姿态检测系统。该系统通过车载平台与物流中心联网对车辆实时状况分析并进行预处理,在物流运输过程中能够实现物流实时跟踪。在实际应用中,该系统能够对货物的位置进行实时确认,并在数据中心可以接收到车辆是否出现故障或车辆姿态信息,在车辆故障和姿态异常时发出预警信息。     

模糊聚类遗传算法在军事装备物流中心选址中的应用

在分析军事装备物流中心选址问题基础上,构建了模糊聚类和遗传算法的混合算法模型,核心技术是把模糊聚类网络模型融合到遗传算法种群构建中,可以有效地避免遗传算法易出现早熟的现象,验证了算法具有很好的鲁棒性和可信度,仿真结果能够为决策者科学正确的选址提供一定的参考.     

配送选址-多车型运输路径优化问题及求解算法

考虑到不同车型、车辆容量、时间窗等约束,研究了配送选址-多车型运输路径优化问题,采用分解法进行问题分析,建立数学模型.首先应用改进聚类分析模型确定配送中心的最佳位置与服务客户群,然后设计遗传算法进行求解.算法比较及算例测试表明它是求解选址-多车型运输路径优化问题的一种有效方法.     

基于模糊聚类的RDC选址的研究

随着物流产业的发展,RDC选址问题已经成为物流产业中一个重要的研究问题。有一些解决方法,但是都有不足的地方。为了更好地解决这个问题,文中用模糊聚类的方法来研究RDC选址的问题。先用模糊聚类把要分类的点按照一定的标准进行分类,然后在每个类中用线性规划进行具体的选址,这样可以大大降低计算量,而且在聚类的时候可以得到不同的方案的聚类大小,可以给决策者一个选择的空间。     

基于GIS优化Dijkstra算法在物流中心选址中的研究*

基于传统的Dijkstra算法,提出了一种采用二叉堆结构和网络边存储模型的优化Dijkstra算法.实验结果表明:优化后的算法是切实有效的,将其应用到物流中心选址中得到了较满意的选址方案.     

基于遗传算法的西安邮政配送中心选址研究

从配送中心选址问题的实际需求出发,在综合考虑配送中心的建设经济性、交通便利性和功能布局合理性的基础上,构造了基于实际交通距离和实际地价的选址模型,并把遗传算法引入模型求解中,通过构造恰当的编码方式和遗传算子,对西安邮政物流配送中心的选址问题分别按照不考虑土地地价、需求点类型差异和考虑土地地价、需求点类型差异两种情况求解.得到了最优选址方案.研究结果证明了模型的正确性和有效性,对于解决大规模物流系统配送中心的选址问题具有重要的现实意义.     

基于改进粒子群算法的无水港多周期选址研究

传统无水港选址主要将无水港当作一般物流中心,侧重研究静态问题,难以体现选址动态规划特征,且传统粒子群算法在处理离散问题时易陷入局部最优困境。因此从"强势海港"角度,构建了基于收益最大化的无水港多周期选址。模型考虑了无水港的中转比例约束和服务时间约束,然后运用改进的粒子群算法进行了求解,得出了各阶段选址结果。表明改进算法的局部搜索能力和全局搜索能力都得到增强,算法的可行性和有效性也得到了验证。     

冷链物流多层级配送中心连续选址模型构建

传统物流配送中心选址方法在设计过程中并没有考虑到要将选址问题进行转化,无法获得最优选址结果.为改善上述问题,构建了一种冷链物流多层级配送中心连续选址模型.设计配送中心选址流程,设置配送费用最少与配送时长最短的目标函数及相关约束条件,并将连续选址问题转换为多源Weber问题,采用启发式算法对其进行求解,根据备选策略数量,...     

一种基于冷链低碳物流路径的混合优化算法

冷链物流运输路径优化问题是国内外学者近几年研究的一个热点问题.首先分析了冷链物流运输的特点和需求,并且提出了考虑综合代价、带硬时间窗和容量约束的单物流中心车辆路径优化模型,其中综合代价包括固定代价、车辆运输代价、货损代价、制冷代价、时间惩罚代价和碳排放代价.车辆路径规划问题是一个NP问题,需要使用智能优化算法对解空间进...     

基于PBIL算法的物流中心选址问题研究

介绍了基于种群竞争式学习的PBIL算法的基本原理和实现方法。比较了PBIL算法和遗传算法求解过程的异同点。分析了PBIL算法在物流中心选址问题中的应用,并且通过实例验证了算法的可行性和有效性,证明了PBIL算法比遗传算法具有更高的搜索效率。     

基于聚类的基础设施选址方案研究及应用

基础设施选址是精准化农业需要解决的重要课题之一.采用基于迭代自组织数据分析技术(ISODATA)的聚类方法、图论方法以及地理信息系统(GIS)空间分析方法相结合,解决了当聚类个数不可预知,无法使用传统设施选址方法中的k-means聚类方法和当没有设施位置备选集而无法使用离散模型选址方法的问题,也有效规避了选址方案实际操作可行性不强等问题,为精准化农业中基础设施选址提供了一种可行的解决方案.     

基于秃鹰优化算法的多循环物流选址-运输路径优化问题研究

文章基于秃鹰优化算法对多循环物流选址-运输优化问题进行研究,首先阐述秃鹰优化算法的基本内容和多循环物流选址-运输路径优化的方式,明确本次研究主要内容的同时,为本次研究提供理论支撑;其次介绍基于秃鹰优化算法的多循环物流选址-运输路径优化问题求解,细化本次研究主要内容;再次按照上述内容,提出相关的实验设计与结果分析,利用实验数据和图像,提高本次研究的可实施性和实践价值。最终通过研究,体现出前沿的科学技术对于推动社会各领域的发展和进步具有非常重要的作用,尤其在基础社会行业中的应用,前沿科学技术是不可替代的。