基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
物流配送路径优化是物流领域中亟待解决的重要问题和研究热点.文中提出一种优选参数的蚁群算法,以该算法为核心设计实现了一款物流路径优化软件.通过该软件的应用,用户可以很容易地得到他所期望代价的最优路径而不必关心繁杂的计算过程,在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和爬山算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解和较快的收敛速度.
推荐文章
基于蚁群优化算法的物流配送路径研究
蚁群算法
物流
配送
路径规划
重极标差法
改进蚁群优化算法的最优物流配送路径设计
物流配送
物流路径设计
蚁群优化算法改进
路径优化模型
算法有效性分析
企业效益提升
基于改进蚁群算法的车辆路径优化问题研究
蚁群算法
车辆路径优化
信息素
物流
蚁群优化算法求解车辆路径问题的研究
车辆路径问题
云模型
蚁群优化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 优选参数的蚁群算法实现物流路径优化
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 蚁群算法 物流配送 最优路径 可视化数据
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 212-214,219
页数 4页 分类号 TP18
字数 3047字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.03.056
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张友华 安徽农业大学信息与计算机学院 80 672 11.0 22.0
2 乐毅 安徽农业大学信息与计算机学院 31 118 5.0 10.0
3 辜丽川 安徽农业大学信息与计算机学院 64 341 11.0 15.0
4 王超 安徽农业大学信息与计算机学院 17 95 5.0 9.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (141)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
物流配送
最优路径
可视化数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导