基于改进麻雀搜索算法的物流配送路径优化研究

在当前竞争激烈的市场环境中,优化物流配送路径成为企业控制供应链成本、提高服务效率和客户满意度的关键。针对供应链环节中物流配送成本高和时间长等痛点,文中构建了一个物流配送路径优化模型,旨在最大程度地减少配送时间和成本。以麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)为基础框架,引入Cubic混沌映射来初始化种群,旨在增进种群初始位置的多样性,并促进算法跳出局部最优解。在迭代过程中,模型通过重心反向学习机制对麻雀个体进行适时变异,从而提升了算法的全局搜索能力并有效防止了早熟收敛的问题。随后,引入粒子群技术以提高算法的寻优精度和稳定性。最后,经过一系列实验验证,该算法在优化搜索方面有较好的优越性。

基于Spark的蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用研究

为优化物流配送路径、降低物流成本,提出利用基于Spark的蚁群算法求解物流配送最优路径。充分利用Spark提供的基于内存的RDD,将蚁群封装成RDD,经过一系列的RDD转换操作,从而实现蚁群在云计算集群中分布式地并行构建可行解的过程。实验表明,该算法大幅降低运行时间和计算成本,提高了蚁群算法搜索最优物流配送路径的效率。

基于Spark和PSO算法的军事物流配送路径优化问题研究

军事物流配送路径优化问题是研究如何在保证各个部队所需物资的前提下,各配送车辆总行驶路径最短的问题。利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法解决该类问题时,随着部队数量的增加,程序运行时间会显著增加。考虑到PSO算法迭代计算的特点,本文提出一种在Spark集群上并行运行PSO算法的解决方案。实验证明,利用Spark集群并行运行PSO算法能够大幅降低程序运行时间,提高解决军事物流配送路径优化问题的效率。

基于改进蚁群算法物流配送路径优化的研究

针对物流配送路径优化问题的特点,提出利用蚁群算法建立数学模型,并对蚁群算法进行了改进。通过局部优化的处理,加快了改进后算法的收敛速度,并提高了全局搜索能力;对信息素的更新方式加以改进,进而提高了蚁群算法的自适应性,使得算法在执行过程中可以根据收敛和进展情况,相应地调整信息残留程度,从而进一步提高收敛速度或全局搜索能力。通过实例计算验证,使用改进后的蚁群算法优化物流配送路径,能够快速并有效地求得问题的最优解。

基于改进遗传算法的物流配送路径优化

物流配送路径规划对于提高物流配送效率、节约配送成本具有重要意义。以物流配送路径总长度为优化目标,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立了数学模型。基于该数学模型,提出改进的遗传算法,针对遗传算法的选择、交叉和变异分别提出了基于序的选择算子、基于最小代价树的交叉算子和基于随机点长度控制的变异算子。改进的遗传算法与简单遗传算法的对比仿真实验表明,所改进的遗传算法有较好的全局寻优能力,且其收敛速度快,是解决物流配送路径优化问题的有效方法。

节约遗传算法对电子商务环境下物流配送路径的优化

目前在电子商务企业中,物流车辆线路问题成为了关注及研究的重点。针对电子商务环境下配送的特殊性,本文将遗传算法和节约算法结合应用,对其在电子商务物流配送路径优化中的应用价值分析。本次研究中仿真结果表明了节约遗传算法比遗传算法更有全局的最优性,其求得最短路径的效果更加显著。

基于节约里程法的物流配送低碳路径优化

针对徐州农副产品中心批发市场的物流配送低碳路径优化问题,建立了VRP模型,并分析其原配送路线的基本数据,同时考虑碳排放,根据车辆载重和最大行驶距离的限制,利用节约里程法,优化设计物流配送路径,最终获得最优的配送路线方案,从而节省了配送里程,减少了碳排放量,并提高了企业的经济效益。

基于改进鲸鱼优化算法的物流路径优化

针对物流配送车辆路径难以优化以至于影响物流配送系统效率和效益的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法.首先,建立物流配送系统数学模型.其次,针对传统鲸鱼优化算法易陷入局部最优的问题,采用随机惯性权重和非均匀变异策略对算法进行改进,并用过测试函数对比试验验证了所提方法的有效性.最后通过改进的鲸鱼优化算法进行物流路径优化实验,实验结果验证了所提出的改进鲸鱼优化算法能够高效的优化物流配送车辆路配送路径,降低了物流配送成本.