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基于微粒群算法的配送中心选址研究 被引量:2

The Study of Distribution Center Location Based on Particle Swarm Optimization Algorithm
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摘要 作为挖掘现代企业利润源泉的突破口,配送在物流活动中占有举足轻重的地位。多网点配送中心选址是后续物流活动开展的首要条件,对于该问题的研究具有现实意义。由于微粒群算法的普适性、鲁棒性、全局搜索性等特点,在求解复杂问题中能够较好地体现其优越性。结合运筹学中的运输规划的思想,对复杂的数学模型进行了简化,并针对问题的特点构造了求解编码机制。根据文献资料,将其中的仿真数据进行了整合,使得数据具有一定的现实意义,并用微粒群算法进行求解,得到了较好的效果。  As the breakthrough of excavating the source of profit of modern enterprises,distribution is crucial in the logistics activities.Multiple point location is the primary condition of conducting follow-up involving logistics activities.To conduct the study is meaningful because in the real world such problem exists.Since particle swarm optimization algorithm has such characteristics as universality,robustness,global search,it signifies its advantage absolutely in solving complicate problems.Thanks to the ideology of the transportation programming in the operational research,the complicate mathematic model gets simplified,and a coding mechanism,which corresponded with the problem,is formed as a mean to the problem.According to the literature and reference,the simulated data gets integrated,which enables the data to be realistic and credible.The particle swarm optimization algorithm is adopted to searching the optimum solution,and the conclusion is proved to be effective.
机构地区 上海理工大学
出处 《物流科技》 2007年第11期66-70,共5页 Logistics Sci-Tech
基金 国家自然科学基金资助项目(70672110) 上海市重点学科资助项目(T0502)
关键词 配送中心 多网点选址 微粒群算法 普适性 鲁棒性 distribution center multiple point location particle swarm optimization algorithm universality robustness
  • 相关文献

参考文献4

  • 1魏光兴.物流配送中心选址方法综述[J].交通企业管理,2005,20(9):48-49. 被引量:20
  • 2王燕 蒋笑梅.配送中心全程规划[M].北京:机械工业出版社,2003..
  • 3罗荣桂,彭伟华.物流配送中心选址优化模型与算法实现[J].台声新视角,2005,(10):47-48.
  • 4胡运权.运筹学教程[M].2版.北京:清华大学出版社,2003:2.

共引文献38

同被引文献11

引证文献2

二级引证文献9

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