原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对传统算法在求解物流配送中心选址问题时容易陷入局部最优解和寻优效果不够理想的缺陷,提出了一种改进的粒子群算法.该算法通过引入领域均值来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性和算法的全局搜索能力得到改善;利用边界缓冲墙对超越边界的粒子进行缓冲,使算法的收敛速度和寻优精度有明显的提高.仿真实验结果表明,该算法比传统方法具有更好的性能,特别是当物流需求点的数量很大时,该算法的优越性更加明显.
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文献信息
篇名 基于改进粒子群算法的物流配送中心选址策略
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 粒子群算法 配送中心 选址模型 物流 智能优化
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 4489-4491
页数 3页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.12.022
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 徐福缘 上海理工大学管理学院 304 3963 32.0 48.0
2 马庆国 浙江大学管理学院 105 2174 28.0 44.0
3 胡伟 上海理工大学管理学院 16 159 6.0 12.0
5 台德艺 上海理工大学管理学院 10 54 3.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
配送中心
选址模型
物流
智能优化
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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