灾后应急配送中心选址问题的降阶回溯算法

近年来自然灾害频发,提高灾后应急物资的配送效率一直以来都是性命攸关的大事,因此文章基于灾后应急配送中心选址问题的精确算法进行研究。首先,建立该问题的数学模型并对该问题中的数学性质进行研究和证明;其次,在这些数学性质的基础上,设计上下界子算法和降阶子算法,这些子算法能够有效减少解空间,提高算法的效率,使该算法能够更有效地处理规模更大的问题;再次,提出降阶回溯子算法,通过剪枝和局部降阶进一步缩小问题的搜索规模,并能得到最优解;最后,通过分析和解决一个案例来更清楚地说明算法的原理和操作步骤。

变邻域人工蜂群算法求解配送中心选址问题

围绕求解物流配送中心选址问题,设计了一种变邻域人工蜂群算法.为了保证解的多样性,增强局部搜索能力,引入变邻域搜索,设计了3个邻域算子并改进了抖动策略;为了提高收敛速度,跟随蜂阶段采用全局最优解替代当前解进行引导.仿真实验结果表明,变邻域人工蜂群算法在探索和开发方面达到了有效平衡,求解速度和稳定性表现良好.

免疫粒子群算法及其在物流配送中心选址问题中的应用研究

将人工免疫思想引入粒子群算法,设计了一种人工免疫粒子群混合算法。混合算法的基本思想是:将粒子群算法中的粒子同时视为免疫算法中的抗体,粒子的适应度评价也与抗体亲和力的评价一致。将混合算法应用于物流配送中心选址问题,数值结果表明,免疫机制可有效地避免常规粒子群算法易过早收敛的缺陷。

设施中断下应急物流配送中心选址研究

为提高突发事件下的救援效率,考虑设施中断情况下应急物流配送中心选址问题,基于鲁棒优化理论,建立了以物资运输成本和惩罚成本最小为目标的两阶段鲁棒优化模型,采用列和约束生成(C&CG)算法求解。最后,基于真实数据,将列和约束生成(C&CG)算法与Benders(BD)算法进行对比。

多物流配送中心选址及求解

经典蚁群算法不能直接用于求解多配送中心选址问题(MDLP),据此,将MDLP映射为扩展K-TSP过程并设计了改进的蚁群算法.改变了经典蚁群算法禁忌表的设置方式,算法运行时,给蚁群建立一个共享禁忌表,里面存放所有蚂蚁访问过的客户点,任何蚂蚁只能选择共享禁忌表未曾记录的客户点,从而增强蚂蚁间的信息交流,促进它们的分工与协作,使蚂蚁无遗漏无重复地遍历各配送点并找出问题的最优解.为提高算法的求解性能,在蚂蚁的选择规则里加入了代价引导函数,使用2-opt策略优化可行解并优化了信息素的更新方式.仿真算例及算法对比表明,模型和算法可以有效地表达和求解MDLP.

多点配送中心选址及求解蚁群算法

将多点配送中心选址问题(multi-distribution center location problem,MDLP)映射为扩展K-TSP过程并设计了改进的蚁群算法。为提高算法的求解性能,在蚂蚁的选择规则里加入了代价引导函数,使用2-opt策略优化可行解并优化了信息素的更新方式。仿真算例及算法对比表明,模型和算法可以有效地表达和求解MDLP。