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求解物流配送中心选址问题的蜘蛛猴算法
被引量：
30
1
作者
徐小平
杨转
刘龙
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第1期150-157,共8页
物流配送中心选址问题的核心是效率最大化,成本最小化。为了快速得到合理的物流配送中心选址方案,现提出一种基于Laplace分布的伪反向蜘蛛猴优化算法(LOBSMO)来求解此问题。建立物流配送中心选址模型。在基本蜘蛛猴优化算法中,采用了Lap...
物流配送中心选址问题的核心是效率最大化,成本最小化。为了快速得到合理的物流配送中心选址方案,现提出一种基于Laplace分布的伪反向蜘蛛猴优化算法(LOBSMO)来求解此问题。建立物流配送中心选址模型。在基本蜘蛛猴优化算法中,采用了Laplace分布初始化蜘蛛猴种群,在局部领导阶段用指数递减与随机对数递减策略改进步长因子,在全局领导阶段提出了新的搜索机制及局部领导决策阶段的伪反向学习策略来提高算法的寻优性能。最后,通过仿真实验说明该方法是可行的。
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关键词
物流配送中心
蜘蛛猴优化算法
LAPLACE分布
伪
反向
学习
非线性策略
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职称材料
题名
求解物流配送中心选址问题的蜘蛛猴算法
被引量：
30
1
作者
徐小平
杨转
刘龙
机构
西安理工大学理学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第1期150-157,共8页
基金
国家自然科学基金（No.61673318）
文摘
物流配送中心选址问题的核心是效率最大化,成本最小化。为了快速得到合理的物流配送中心选址方案,现提出一种基于Laplace分布的伪反向蜘蛛猴优化算法(LOBSMO)来求解此问题。建立物流配送中心选址模型。在基本蜘蛛猴优化算法中,采用了Laplace分布初始化蜘蛛猴种群,在局部领导阶段用指数递减与随机对数递减策略改进步长因子,在全局领导阶段提出了新的搜索机制及局部领导决策阶段的伪反向学习策略来提高算法的寻优性能。最后,通过仿真实验说明该方法是可行的。
关键词
物流配送中心
蜘蛛猴优化算法
LAPLACE分布
伪
反向
学习
非线性策略
Keywords
logistics distribution center
spider monkey optimization algorithm
Laplace distribution
quasi-opposite learning
nonlinear strategy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解物流配送中心选址问题的蜘蛛猴算法
徐小平
杨转
刘龙
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
30
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