计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2010年
12期
4476-4479,4491
,共5页
动态选址%库存成本%遗传算法%克隆选择算法%粒子群算法
動態選阯%庫存成本%遺傳算法%剋隆選擇算法%粒子群算法
동태선지%고존성본%유전산법%극륭선택산법%입자군산법
针对传统物流配送中心动态选址模型没有充分考虑配送中心的可能状态和库存持有成本的问题,建立了一种新的模型.首先,利用两步骤近似法构建了在有库存和运输双重能力约束下,每一个周期配送中心的库存成本计算方法;然后,分别给出了配送中心在整个规划期内的打开、运营、关闭和再次打开的成本表达式;最后,分别用遗传算法、克隆选择算法、粒子群算法求解所建立的模型,并从算法的寻优能力、稳定性、运算速度和收敛性方面比较了三种算法的性能.算例测试结果表明,所建立的模型是有效的;从总体上看,遗传算法的适应性要强于克隆选择算法和粒子群算法.
針對傳統物流配送中心動態選阯模型沒有充分攷慮配送中心的可能狀態和庫存持有成本的問題,建立瞭一種新的模型.首先,利用兩步驟近似法構建瞭在有庫存和運輸雙重能力約束下,每一箇週期配送中心的庫存成本計算方法;然後,分彆給齣瞭配送中心在整箇規劃期內的打開、運營、關閉和再次打開的成本錶達式;最後,分彆用遺傳算法、剋隆選擇算法、粒子群算法求解所建立的模型,併從算法的尋優能力、穩定性、運算速度和收斂性方麵比較瞭三種算法的性能.算例測試結果錶明,所建立的模型是有效的;從總體上看,遺傳算法的適應性要彊于剋隆選擇算法和粒子群算法.
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