Advertisement

基于遗传算法的多城市多应急物流中心选址问题研究.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了利用遗传算法解决多城市环境下多个应急物流中心的最佳选址问题，旨在提高紧急物资配送效率和响应速度。 算例中有40个需求点和10个应急物流中心。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于遗传算法的多城市多应急物流中心选址问题研究.rar
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法解决多城市环境下多个应急物流中心的最佳选址问题，旨在提高紧急物资配送效率和响应速度。 算例中有40个需求点和10个应急物流中心。
     
  • 【优化选址】运用遗传算法解决多城市多应急物流中心选址问题（附带Matlab源码）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于遗传算法的创新方法来解决多城市的多应急物流中心选址难题，内含详细文档和Matlab实现代码。适合研究与学习使用。 基于遗传算法求解多城市多应急物流中心选址问题的Matlab源码。
     
  • 【改进选址策略】利用MATLAB遗传算法解决多城市多应急物流中心的优化配置问题【附MATLAB源码 H001期】.md
    优质
    本文通过应用MATLAB中的遗传算法来优化多个城市的应急物流中心位置，旨在提高应急响应效率。文中不仅探讨了选址策略的改进方法，还提供了H001期MATLAB源代码供读者参考和实践。 在上分享的Matlab资源包括了配套的代码文件，并且这些代码已经过测试可以正常运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包包含以下内容： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果的效果图展示； 2. 支持的Matlab版本为2019b。如果在其他版本中遇到问题，可以根据错误提示进行相应调整或寻求帮助。 3. 操作步骤如下： - 将所有文件解压至当前工作目录； - 打开main.m文件； - 运行代码直至程序结束并显示结果； 4. 如有进一步的疑问或者需要定制服务，可以留言咨询博主。 例如：完整代码提供、期刊复现请求、Matlab项目定制以及科研合作等。
     
  • 基于遗传算法的选址问题研究.zip
    优质
    本研究探讨了遗传算法在解决复杂选址问题中的应用，通过优化模型和仿真实验验证其有效性和高效性。 多约束选址问题是指在进行设施或服务点的布局选择时需要考虑多种限制条件的情况。这些问题通常涉及成本、交通便利性、市场需求以及环境因素等多个方面，在物流管理、城市规划等领域具有广泛应用价值。解决这类问题的方法包括数学建模和优化算法等手段，目的是找到满足所有约束的最佳位置方案。
     
  • GAPSO.rar_遗传算法GA_选址问题_中心选址_MATLAB遗传算法应用
    优质
    本资源包提供基于MATLAB实现的遗传算法（GA）应用于解决中心选址问题的代码和示例。针对GAPSO相关研究，内含详细的注释与优化策略，适用于学术研究及工程实践。 遗传算法（GA）可以用于配送中心或工厂的选址决策，并且在程序设计过程中可以选择不同的编码方法。
     
  • 关于多目标应急设施选址问题的模拟退火算法研究.pdf
    优质
    本文探讨了在复杂环境下的多目标应急设施选址问题，并提出了一种基于模拟退火算法的解决方案，旨在优化资源配置和提高响应效率。通过实验验证了该方法的有效性和实用性。 对象关系型空间数据库使得地理空间对象可以作为一种新的类型存储到空间数据库中。然而索引访问方式与数据类型是紧密联系的。为了使空间数据库用户能够为每个新空间数据类型建立自己的索引，并且减轻他们的工作量，本段落介绍了将GiST（Generalized Search Tree）索引框架引入到空间数据库中的方法，并分析了在GiST框架下使用空间索引的优势和劣势。在此基础上，我们实现了一种访问效率较高的GiST R*树索引，并对其时间和空间的性能进行了测试。
     
  • GA.rar_物流配送与选址的matlab代码_基于遗传算法的选址问题
    优质
    本资源提供了运用Matlab编程解决物流配送中选址问题的遗传算法代码。通过优化模型，实现物流成本最小化和效率最大化的目标。 遗传算法求解物流配送中心选址模型的MATLAB程序代码
     
  • 关于物流配送中心选址策略的层次遗传算法研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在物流配送中心选址时运用层次遗传算法优化决策过程的研究。通过结合多层级评估体系与改进遗传算法技术，旨在解决物流网络规划中的复杂选址问题，提高整体运营效率和客户满意度。 本段落在兼顾物流规划部门与客户双方利益的基础上，采用双层规划模型来描述物流配送中心的选址问题。结合进化博弈理论及多目标优化方法设计了一种层次遗传算法以求解该模型，并通过两个遗传算法之间的交互迭代解决物流配送中心的选址难题。最终，借助具体算例验证了所提出的模型与算法的有效性。
     
  • 关于多约束选址-路径问题的改进混合遗传算法研究（2013年）
    优质
    本文针对多约束选址-路径问题，提出了一种改进的混合遗传算法，通过实验验证了其有效性和优越性。该方法结合多种优化策略，在求解复杂约束条件下的选址和路径规划问题上取得了显著成果。 选址-路径问题（LRP）同时解决了设施选址和车辆路径的问题，旨在使物流系统的总成本达到最小，在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带有仓库容量约束和路径容量约束的选址-路径(CLRP)问题，提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进后的混合遗传算法对初始种群生成方式、遗传操作以及重组策略进行了优化，并实现了模拟退火的良好局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力的有效结合。通过一组Barreto基准算例进行数值实验，测试了该方法的性能，并将其结果与国外文献中的启发式算法进行了比较，验证了其有效性。