本文探讨了利用遗传算法与免疫算法进行物流配送中心的动态优化选址，提供了详细的MATLAB源代码及注释，并深入分析了这些智能算法在实际物流配送问题中的应用效果。
基于遗传算法的动态优化物流配送中心选址问题研究（附Matlab源码及详细注释）
本段落探讨了在物流配送领域应用遗传算法与免疫算法进行配送中心选址的方法，并提供了相应的Matlab代码和结果图展示。
一、免疫算法应用于物流配送中心选址问题
模型的应用场景包括：
1. 配送中心的总供应量需要满足或超过所有需求点的需求总量。
2. 一个配送中心可以为多个需求站点提供服务，但每个需求站点只能由单一的配送中心来支持。
此代码允许用户根据实际情况调整以下参数：需求点的数量、各需求点的具体容量以及所选择的配送中心数量。结果图展示了不同情况下的优化效果（如图1,2,3和4所示）。
二、基于遗传算法的物流配送中心选址方案
该部分提供了一个使用遗传算法解决相同问题的方法，用户可以对以下因素进行定制化设置：需求点的位置坐标、每个站点的需求量大小以及候选配送中心的位置。值得注意的是，在此模型中，备选配送中心的数量范围为2至20之间。
以上提供的代码均支持优化过程的动态更新和迭代改进（如图5,6,7及8所示），并附带了详细的注释以方便理解和调试。
核心关键词：遗传算法；物流配送中心选址问题；免疫算法；源码；Matlab编写；模型应用场景；需求点；配送中心；备选中心坐标；优化与迭代过程。
5星
