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论文成果
大型城市地下物流网络优化布局的模拟植物生长算法
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论文类型: 期刊论文
发表时间: 2013-04-15
发表刊物: 系统工程理论与实践
收录刊物: EI、PKU、ISTIC、CSCD、CSSCI、Scopus
卷号: 33
期号: 4
页面范围: 971-980
ISSN号: 1000-6788
关键字: 城市地下物流;模拟植物生长算法;斯坦纳最小树;最优布局
摘要: 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.

王众托

教授   博士生导师   硕士生导师

性别: 男

毕业院校:清华大学

所在单位:经济管理学院

学科:管理科学与工程. 系统工程. 系统分析与集成

电子邮箱:wangzt@dlut.edu.cn

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