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多仓库物流周期联合配送粒子群择优算法仿真
1
作者
龚艳茹
马立坤
《计算机仿真》
北大核心
2023年第9期92-96,共5页
采用目前方法优化物流配送方法时,由于未提取物流配送成本的最小能耗参数,导致物流配送工作仍存在物流配送时间过长、配送距离较远的问题。于是提出新的多仓库物流周期联合配送粒子群择优算法。考虑实际运输量和车载率在运输成本取值最...
采用目前方法优化物流配送方法时,由于未提取物流配送成本的最小能耗参数,导致物流配送工作仍存在物流配送时间过长、配送距离较远的问题。于是提出新的多仓库物流周期联合配送粒子群择优算法。考虑实际运输量和车载率在运输成本取值最小时对运输成本的影响,提取物流配送成本的最小能耗参数,同时获取油耗量、载重量、时间窗、行驶速度的最优向量指标。建立基于优化目标的物流配送优化模型,利用收敛条件简化物流配送优化模型的计算复杂度并输入粒子群择优算法中迭代求解,实现物流配送的整体优化。仿真结果表明,所提方法物流配送时间短、物流配送距离短,具有良好的实用性能。
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关键词
优化目标
物流配送优化模型
收敛条件
粒子群择优算法
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职称材料
题名
多仓库物流周期联合配送粒子群择优算法仿真
1
作者
龚艳茹
马立坤
机构
北京科技大学天津学院
北京科技大学机械工程学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第9期92-96,共5页
文摘
采用目前方法优化物流配送方法时,由于未提取物流配送成本的最小能耗参数,导致物流配送工作仍存在物流配送时间过长、配送距离较远的问题。于是提出新的多仓库物流周期联合配送粒子群择优算法。考虑实际运输量和车载率在运输成本取值最小时对运输成本的影响,提取物流配送成本的最小能耗参数,同时获取油耗量、载重量、时间窗、行驶速度的最优向量指标。建立基于优化目标的物流配送优化模型,利用收敛条件简化物流配送优化模型的计算复杂度并输入粒子群择优算法中迭代求解,实现物流配送的整体优化。仿真结果表明,所提方法物流配送时间短、物流配送距离短,具有良好的实用性能。
关键词
优化目标
物流配送优化模型
收敛条件
粒子群择优算法
Keywords
Optimization goal
Logistics distribution optimization model
Convergence condition
Particle swarm optimization algorithm
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多仓库物流周期联合配送粒子群择优算法仿真
龚艳茹
马立坤
《计算机仿真》
北大核心
2023
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