【摘 要】
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针对汽车零部件入场物流循环取货路径优化的问题,考虑车载容量和时间窗等约束条件,构建最小化物流成本的数学模型。首先,在鲸鱼优化算法的基础上引入自适应权重,提升算法寻优速度;其次,利用变螺旋方式更新位置,提高算法全局搜索能力;最后结合模拟退火算法,改善算法的早熟现象有助于实现全局最优。通过A企业入场物流数据进行仿真实验,改进后的算法不仅减少了车辆数目还降低了总物流成本,可知改进后的鲸鱼算法求解路径问题时可以提供更优化的方案。
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针对汽车零部件入场物流循环取货路径优化的问题,考虑车载容量和时间窗等约束条件,构建最小化物流成本的数学模型。首先,在鲸鱼优化算法的基础上引入自适应权重,提升算法寻优速度;其次,利用变螺旋方式更新位置,提高算法全局搜索能力;最后结合模拟退火算法,改善算法的早熟现象有助于实现全局最优。通过A企业入场物流数据进行仿真实验,改进后的算法不仅减少了车辆数目还降低了总物流成本,可知改进后的鲸鱼算法求解路径问题时可以提供更优化的方案。
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