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申请/专利权人：西昌学院
申请日：2024-05-20
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118195106A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q10/083;G06N3/006
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明提出一种基于粒子群算法的物流配送中心选址方法和系统，物流配送中心选址方法包括通过多因素分析确定物流配送中心候选位置，建立目标适应度函数，参数初始化，根据各初始粒子的初始化位置和速度及目标适应度函数确定全局最优初始位置，更新选址搜索范围，根据新的选址搜索范围更新各初始粒子的初始化位置，更新各初始粒子的速度，基于更新后的各初始粒子的速度和位置，更新全局最优初始位置，在全局最优初始位置趋于稳定后，结束运算。本发明通过聚类分析进行粒子位置的初始化，增大粒子间的差异性，有效避免出现局部最优解，并且，通过更新选址搜索范围、更新初始粒子的数量、以及基于距离调整搜索速度极大地提升了运算效率。
主权项：1.一种基于粒子群算法的物流配送中心选址方法，其特征在于,所述物流配送中心选址方法包括如下步骤：S1、通过多因素分析确定物流配送中心候选位置；S2、建立目标适应度函数；S3、初始化选址搜索范围，初始化初始粒子群中初始粒子的数量，以及各初始粒子的位置和速度；S4、根据各初始粒子的初始化位置和速度及目标适应度函数，计算对应的第一适应度值，确定全局最优初始位置，将迭代次数n设定为1，将最优位置稳定次数t设定为0；S5、将目前搜索过的物流配送中心候选位置从选址搜索范围中删除，更新选址搜索范围，根据新的选址搜索范围更新各初始粒子的初始化位置，根据迭代次数n更新各初始粒子的速度；S6、基于更新后的各初始粒子的速度和位置，重新计算对应的第一适应度值，确定备选全局最优初始位置，将迭代次数n递增加1，将备选全局最优初始位置与全局最优初始位置进行比较，若备选全局最优初始位置优于全局最优初始位置，将全局最优初始位置更新为备选全局最优初始位置，将最优位置稳定次数t设定为0，否则，将最优位置稳定次数t递增加1，判断最优位置稳定次数t是否小于稳定阈值，若最优位置稳定次数t小于稳定阈值，返回S5，否则，结束选址运算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西昌学院 一种基于粒子群算法的物流配送中心选址方法和系统
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