【摘要】：傳統(tǒng)無(wú)水港選址主要將無(wú)水港當(dāng)作一般物流中心,側(cè)重研究靜態(tài)問(wèn)題,難以體現(xiàn)選址動(dòng)態(tài)規(guī)劃特征,且傳統(tǒng)粒子群算法在處理離散問(wèn)題時(shí)易陷入局部最優(yōu)困境。因此從"強(qiáng)勢(shì)海港"角度,構(gòu)建了基于收益最大化的無(wú)水港多周期選址。模型考慮了無(wú)水港的中轉(zhuǎn)比例約束和服務(wù)時(shí)間約束,然后運(yùn)用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行了求解,得出了各階段選址結(jié)果。表明改進(jìn)算法的局部搜索能力和全局搜索能力都得到增強(qiáng),算法的可行性和有效性也得到了驗(yàn)證。
[Abstract]:The traditional waterless port location is mainly regarded as a general logistics center, focusing on static problems, which is difficult to reflect the dynamic programming characteristics of location selection, and the traditional particle swarm optimization algorithm is prone to fall into local optimal dilemma when dealing with discrete problems. Therefore, from the point of view of "strong harbour", a multi-cycle location of waterless port based on revenue maximization is constructed. The model takes into account the transfer ratio constraint and service time constraint of the waterless port. Then the improved particle swarm optimization algorithm is used to solve the problem and the results of each stage location are obtained. It is shown that the local search ability and global search ability of the improved algorithm are enhanced, and the feasibility and effectiveness of the algorithm are verified.
【作者單位】： 上海海事大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：上海市基礎(chǔ)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(No.15590501800) 上海海事大學(xué)博士創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(No.yc2012059)
【分類號(hào)】：U115

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本文編號(hào)：2285996