基于增强蜂群算法的农产品多目标供应链优化

农产品的生产与供应对成本与供货时间要求极高,提出一种增强的蜂群算法来优化农产品基地的多基地、多目标供应链优化问题。首先,将蜂群中适应度值最高的地点选为目标地点,将其作为邻域搜索的输入参数,并为目标地点分配较多的搜索蜂,为非目标地点分配较少的搜索蜂;然后,经过一定次数的迭代搜索后,放弃其中改进不明显的地点,以此避免陷入局部最优并提高收敛速度;最终,将增强的蜂群算法结合农产品供应链进行实验与分析,获得了较好的优化效果。对比实验结果表明,算法获得较多的总成本与供货时间的帕累托最优解,可提供较多的供应链网络配置方案,同时,算法的鲁棒性与计算效率也具有优势。