24、智能算法在物流调度与仓储分配问题中的应用

智能算法在物流调度与仓储分配问题中的应用

在物流领域，诸如码头卡车调度与仓储分配、仓库货物存储位置分配等问题一直是研究的重点。为了解决这些问题，学者们提出了多种智能算法，下面将详细介绍相关算法及其应用。

细菌觅食优化算法（BFO）及其改进

BFO算法原理

2002年，受大肠杆菌觅食行为的启发，Passino提出了细菌觅食优化算法（BFO）。该算法模拟了细菌的觅食过程，主要包括三个步骤：
- 趋化性（Chemotaxis） ：模拟细菌寻找营养物质的行为，有游泳（在特定方向移动一段时间）和翻滚（无固定移动方向）两种方式。用公式表示为：$h_i(j + 1, k, l) = h_i(j, k, l) + C(i)\phi_i(j)$，其中$C(i)$是步长，$\phi_i(j)$是单位长度随机方向。
- 繁殖（Reproduction） ：完成指定趋化步骤后进行繁殖操作。根据适应度值对所有细菌进行排序，适应度值较低的$S/2$个细菌死亡，适应度值较好的$S/2$个细菌分裂成两个新细菌，细菌种群数量保持不变。
- 消除与扩散（Elimination & Dispersal） ：为了提高全局搜索能力，引入该过程。根据一定的迁移概率$P_{ed}$，当细菌满足条件时，将其分配到优化域内的随机位置。

路径交互BFO（PIBFO）算法

原始的BFO算法中，细菌随机移动寻找食物，存在收敛速度慢、搜索性能差等缺点。为了改进这些不足，提出了路径交互BFO（PIBFO）算法，主要采用了两种策略：