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🔥 内容介绍
随着社会的不断发展,网上购物已不仅仅局限于淘宝、京东等购物平台,各式各样的直播平台也加入了带货功能,这些各式各样的购物方式使得物流行业快速发展,随之而来的行业竞争也在不断加剧。优化运输线路,提升运输效率,降低货物运输成本逐渐成为物流企业提升竞争力的关键。本文以物流配送路径优化为研究对象,综合考虑车辆载量和一般路径约束等条件,构建以配送路径总里程最小为目标的车辆路径问题的数学模型,利用遗传算法所具备的鲁棒性强、全局搜索能力以及高效处理复杂约束条件的特点,应用Matlab软件通过遗传算法探究路径优化的可行性与优化效果,并采取实例分析方法对某配送中心用2辆汽车对8个客户配送货物的配送路径进行实验计算。结果表明,将遗传算法运用于物流配送路径优化中可以快速有效地求得优化物流配送路径的最优解,有助于提高配送效率,降低成本。
关键词:物流配送;遗传算法;优化
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]王雪兵.基于遗传算法的Y物流公司配送路径优化研究[D].中北大学,2021.
[2]Golden,Ball,Rinnooy Kan,Bodin,Desrochers.The fuzzy set theory approach to the vehiclerouting problem when demand at nodes is uncertain.Fuzzy Sets and Systems.1996.
[3]Miao Yu, Shuo Li, Menglei Kong, Jinguo Song, Jing Yang, Guowen Ren,Comparisonof advantages and disadvantages among various algorithms in logistics pathdesign—Taking H-group as an example[J].Cognitive Systems Research,2018, 52: 843-852.
[4]李宁.物流配送网络规划问题研究[D].北京交通大学,2011.
[5]Diastivena D, Wahyuningsih S, Satyananda D. Grey Wolf Optimizer algorithm for solving the multi depot vehicle routing problem and its implementation[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1872(1).
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类