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基于混合微粒群优化算法的配送中心选址问题求解
被引量:
5
1
作者
李军军
王锡淮
+1 位作者
黄有方
肖健梅
《物流科技》
2006年第8期26-30,共5页
将微粒群优化算法和模拟退火算法结合,针对配送中心选址问题,构造了微粒表达方法,提出了此问题的一种混合微粒群优化算法。通过整数规范化,微粒群能在整数空间内对问题进行优化求解。该算法能克服基本微粒群优化算法精度较低,易发散的缺...
将微粒群优化算法和模拟退火算法结合,针对配送中心选址问题,构造了微粒表达方法,提出了此问题的一种混合微粒群优化算法。通过整数规范化,微粒群能在整数空间内对问题进行优化求解。该算法能克服基本微粒群优化算法精度较低,易发散的缺点,有较高的搜索效率。经过实验仿真,与基本微粒群优化算法、遗传算法进行比较,证明了该算法的有效性。
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关键词
配送中心选址
微粒群优化算法
模拟退火
整数规范化
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职称材料
题名
基于混合微粒群优化算法的配送中心选址问题求解
被引量:
5
1
作者
李军军
王锡淮
黄有方
肖健梅
机构
上海海事大学
出处
《物流科技》
2006年第8期26-30,共5页
基金
上海市教育委员会科研项目(05FZ06)
上海市重点学科"物流管理与工程"建设项目(T0602)
文摘
将微粒群优化算法和模拟退火算法结合,针对配送中心选址问题,构造了微粒表达方法,提出了此问题的一种混合微粒群优化算法。通过整数规范化,微粒群能在整数空间内对问题进行优化求解。该算法能克服基本微粒群优化算法精度较低,易发散的缺点,有较高的搜索效率。经过实验仿真,与基本微粒群优化算法、遗传算法进行比较,证明了该算法的有效性。
关键词
配送中心选址
微粒群优化算法
模拟退火
整数规范化
Keywords
location of distribution centre
particle swarm optimization algorithm
simulated annealing
integer standardization
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合微粒群优化算法的配送中心选址问题求解
李军军
王锡淮
黄有方
肖健梅
《物流科技》
2006
5
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