發(fā)布時間：2021-02-26 20:45

　　物流配送中心選址問題的核心是效率最大化,成本最小化。為了快速得到合理的物流配送中心選址方案,現(xiàn)提出一種基于Laplace分布的偽反向蜘蛛猴優(yōu)化算法（LOBSMO）來求解此問題。建立物流配送中心選址模型。在基本蜘蛛猴優(yōu)化算法中,采用了Laplace分布初始化蜘蛛猴種群,在局部領(lǐng)導(dǎo)階段用指數(shù)遞減與隨機對數(shù)遞減策略改進步長因子,在全局領(lǐng)導(dǎo)階段提出了新的搜索機制及局部領(lǐng)導(dǎo)決策階段的偽反向?qū)W習策略來提高算法的尋優(yōu)性能。最后,通過仿真實驗說明該方法是可行的。 

【文章來源】：計算機工程與應(yīng)用. 2020,56(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

100維物流配送中心選址問題的箱型圖

其中，lap(p,q)是Laplace分布，p∈(-∞,∞)是位置參數(shù)，q>0是尺度參數(shù)，函數(shù)f始終關(guān)于p對稱，且在[0,p]上遞增，在[p,∞]上遞減。如圖1為Laplace分布和均勻分布200次迭代生成隨機數(shù)的曲線比較，直觀地得出：使用Laplace分布產(chǎn)生隨機數(shù)更有利于探索搜索空間，有助于找到潛在解。(2）局部領(lǐng)導(dǎo)階段的改進

此外，將5種算法運行50次的結(jié)果分別進行Wilcoxon秩和檢驗[16]，它是一種用樣本秩來代替樣本值的非參數(shù)檢驗法。這里具體是指在5%的顯著性水平下檢驗兩組數(shù)據(jù)的中位數(shù)是否有顯著性差異。表2為LOBSMO分別與DE、PSO、MA及SMO對9個測試函數(shù)運行50次的最小值進行Wilcoxon秩和檢驗的結(jié)果，P表示兩組數(shù)據(jù)總體是否相同的顯著性概率，H表示假設(shè)檢驗的結(jié)果。其中，若H為1，則說明這兩個數(shù)據(jù)總體有顯著性的差別；若H為0，說明兩組數(shù)據(jù)總體差別不顯著。由表2的P和H值可總結(jié)出：對于全部9個測試函數(shù)，LOBSMO與SMO、MA、PSO、DE的Wilcoxon秩和檢驗結(jié)果中，H=1說明每兩組數(shù)據(jù)都有顯著差異，P值都小于1×10-10，并且LOBSMO的精度高，因此，LOBSMO優(yōu)于所對比的算法，其尋優(yōu)性能得到了很大的改善。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3053148