【摘 要】
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研究物流路径优化问题,目的是有效降低物流配送距离,实现配送任务完成的高效率与低成本.通过对基本蚁群算法启发函数的优化提出改进蚁群算法,并且以现代物流技术作为理论支撑
【机 构】
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中国矿业大学(北京) 管理学院,北京 100089
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研究物流路径优化问题,目的是有效降低物流配送距离,实现配送任务完成的高效率与低成本.通过对基本蚁群算法启发函数的优化提出改进蚁群算法,并且以现代物流技术作为理论支撑,利用改进的蚁群算法解决现代物流运输路径规划方面的车辆调度问题,追求运输系统的最大效益,找到物流运输的最优路径.以河南省物流网络为例,利用2000国家大地坐标系高斯大地坐标转换为3°投影带平面直角坐标(X、Y)的方法处理收集的数据,发现经过优化后的运输距离较传统蚁群算法降低了2.2％,最后通过仿真实验表明:改进的蚁群算法较同类研究中的遗传算法和粒子群算法更具有优势.
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