两阶段式的物流配送路径优化方法

• 作者: 潘勇 胡飞跃 蒋国清
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 物流配送 路径优化 蚁群算法 遗传算法 组合优化理论
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 255-258,264
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3769字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1404-0342

摘要

根据组合优化理论，充分利用遗传算法、蚁群算法的优化点，提出了一种两阶段式的物流配送路径优化方法（GA-ACO）。利用遗传算法迅速找到物流配送路径优化问题的初始解，初始解生成蚁群算法的初始信息素分布，通过蚁群算法找到物流配送路径的最优方案。采用实例对GA-ACO的性能进行测试，测试结果表明，GA-ACO可以获得较好的物流配送路径优化方案，是一种高效率、鲁棒性好的物流配送路径优化问题求解方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡飞跃	长沙民政学院软件学院	15	67	4.0	8.0
2	潘勇	中南大学地学与环境工程学院	13	57	3.0	7.0
3	蒋国清	长沙民政学院软件学院	25	56	3.0	7.0