摘要: 为了降低物流系统的运营成本,提高物流系统的运作效率,构建了物流系统运营成本最小以及顾客时间满意度最大的多目标物流节点选址模型,并在模型求解过程中针对多目标粒子群算法的不足,从外部存档的更新、粒子学习样本的选择以及粒子的变异三个方面进行改进,将改进的多目标粒子群算法用于物流节点选址模型的求解。仿真结果表明,改进的算法相较于其他优化算法,具有较好的分布性和收敛性。
赵海茹,陈 玲. 改进MOPSO在物流节点选址模型中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(12): 239-245.
ZHAO Hairu, CHEN Ling. Application of improved MOPSO in logistics node location model[J]. Computer Engineering and Applications, 2016, 52(12): 239-245.