【摘 要】
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交通拥堵问题的加剧使传统物流网络在我国大型城市已达到极限,未来地面物流系统将逐步向地下不同层次里转移并释放出城市地上空间.本文以斯坦纳最小树(SMT)为理论模型,建立了
【机 构】
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杭州电子科技大学管理学院; 大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室; 大连理工大学系统工程研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71171070,71072161,71173066);教育部人文社科基金(12YJAZH063);浙江省自然科学基金(Y7-100447);浙江省高校人文社科重点研究基地“决策科学与创新管理”重大项目(RWSKZD04-2012ZB,RWSKZD04-2012ZB3)
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交通拥堵问题的加剧使传统物流网络在我国大型城市已达到极限,未来地面物流系统将逐步向地下不同层次里转移并释放出城市地上空间.本文以斯坦纳最小树(SMT)为理论模型,建立了符合我国大型城市不断扩展这一特点的树状地下物流网络布局模型.由于SMT为NP-完全问题,因此算法的寻优能力是研究的关键.本文所采用的模拟植物生长算法(PGSA)是以植物向光性理论为启发式准则的智能算法,该算法是利用人工植物在给定物流节点集解空间中的生长过程得到城市地下物流网络的最优布局.通过对国际公布的STEINLIB实例数据计算并与蚁群算法和模拟退火算法进行比较,表明模拟植物生长算法具有较强的精确性、稳定性和全局搜索能力.
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