本文關(guān)鍵詞：關(guān)于物流系統(tǒng)車輛配送路徑規(guī)劃仿真

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【摘要】：在物流系統(tǒng)車輛配送路徑的研究中,針對(duì)當(dāng)前物流系統(tǒng)配送車輛路徑規(guī)劃涉及影響因素多、配送成本高、算法復(fù)雜度高的問題,為加強(qiáng)物流系統(tǒng)車輛配送效率,對(duì)路徑規(guī)劃進(jìn)行科學(xué)決策,采用粒子群算法解決物流配送車輛路徑規(guī)劃問題。由于粒子群算法存在局部收斂與早熟的不足,將加速因子與慣性權(quán)重相關(guān)聯(lián),提出了一種改進(jìn)的粒子群算法。最后結(jié)合實(shí)例對(duì)改進(jìn)的粒子群算法在車輛配送路徑規(guī)劃問題中的應(yīng)用進(jìn)行仿真。結(jié)果表明,改進(jìn)后的粒子群算法在避免前期局部收斂、提高后期收斂精度和速度方面具有良好的效果,為解決物流系統(tǒng)車輛配送路徑規(guī)劃問題提供了科學(xué)的手段和途徑。
【作者單位】： 北京工商大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 粒子群算法 局部收斂 車輛配送路徑 配送成本
【基金】：北京市教委科研計(jì)劃面上項(xiàng)目(KM201410011005) 北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項(xiàng)目(2015000020124G029) 北京工商大學(xué)教育教學(xué)改革項(xiàng)目(jg155225) 國(guó)家科技支撐項(xiàng)目(2015BAK36B04) 北京市青年拔尖人才計(jì)劃(CIT&TCD201404029)
【分類號(hào)】：F252.1;TP18
【正文快照】： 1引言隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,物流作為第三利潤(rùn)源泉越來越受到人們的重視,物流系統(tǒng)車輛配送路徑問題作為物流系統(tǒng)中的重要一環(huán)也越來越受到人們的重視。物流系統(tǒng)車輛配送路徑規(guī)劃問題涉及到配送中心的選址、配送中心與客戶的距離、客戶對(duì)時(shí)間的具體要求、配送中產(chǎn)生的費(fèi)用、以及

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 章慧云;黃曉偉;張紅華;徐杰;;混合型粒子群優(yōu)化算法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2011年05期

2 劉志雄;梁華;;粒子群算法中隨機(jī)數(shù)參數(shù)的設(shè)置與實(shí)驗(yàn)分析[J];控制理論與應(yīng)用;2010年11期

3 沈?qū)W利;張紅巖;張紀(jì)鎖;;改進(jìn)粒子群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2010年02期

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張瑞成;許宜菲;;WS型多層前向小世界神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2013年S2期

2 劉愛軍;楊育;李斐;邢青松;陸惠;張煜東;;混沌模擬退火粒子群優(yōu)化算法研究及應(yīng)用[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年10期

3 付濤;王大鎮(zhèn);弓清忠;張文光;;基于改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和NSGA-Ⅱ遺傳算法的機(jī)械零件多目標(biāo)優(yōu)化[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2013年09期

4 錢偉懿;劉光雷;;融合局部搜索與二次插值的粒子群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2013年09期

5 梁興;劉梅清;劉志勇;吳遠(yuǎn)為;燕浩;;基于混合粒子群算法的梯級(jí)泵站優(yōu)化調(diào)度[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年04期

6 高明明;南敬昌;黃麗娜;馬眾;;粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功放行為模型[J];遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年05期

7 王建龍;孫合明;;基于EM算法和PSO算法的混合優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)仿真;2013年05期

8 林恒青;;不同慣性權(quán)重設(shè)置的粒子群算法的仿真實(shí)驗(yàn)[J];閩江學(xué)院學(xué)報(bào);2013年02期

9 聶瓊;;淺談粒子群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J];輕紡工業(yè)與技術(shù);2013年01期

10 劉黎黎;李國(guó)家;汪定偉;;動(dòng)態(tài)環(huán)境下帶有非線性效應(yīng)的復(fù)合粒子群優(yōu)化算法[J];控制理論與應(yīng)用;2012年10期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 阮e，

本文編號(hào)：640971