三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究

基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:系统工程理论与实践 2018, Vol.38 (3), p.743-754
Hauptverfasser: 黄凯明, 卢才武, 连民杰
Format: Artikel
Sprache:chi
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page 754
container_issue 3
container_start_page 743
container_title 系统工程理论与实践
container_volume 38
creator 黄凯明
卢才武
连民杰
description 基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.
format Article
fullrecord <record><control><sourceid>chongqing</sourceid><recordid>TN_cdi_chongqing_primary_674788616</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><cqvip_id>674788616</cqvip_id><sourcerecordid>674788616</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-chongqing_primary_6747886163</originalsourceid><addsrcrecordid>eNpjYeA0NDAw0DUzt7DgYOAtLs5MMjAwMjI1tzQ05GSwfbKj8-nGpue7lr9Yt-_ZtL0vGzqfzm3QfbF9_dN9LS-WtzztmPRy-rqXi2Y83b3r2YqFT_u7nq-b_mzz1OcLpjxfuY2HgTUtMac4lRdKczMoubmGOHvoJmfk56UXZualxxcUZeYmFlXGm5mbAB1gZmhmTJQiANCiS-4</addsrcrecordid><sourcetype>Publisher</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究</title><source>国家哲学社会科学学术期刊数据库 (National Social Sciences Database)</source><source>Alma/SFX Local Collection</source><creator>黄凯明;卢才武;连民杰</creator><creatorcontrib>黄凯明;卢才武;连民杰</creatorcontrib><description>基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.</description><identifier>ISSN: 1000-6788</identifier><language>chi</language><subject>三层级设施选址-路径规划问题;建模;量子进化算法;遗传算法</subject><ispartof>系统工程理论与实践, 2018, Vol.38 (3), p.743-754</ispartof><lds50>peer_reviewed</lds50><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Uhttp://image.cqvip.com/vip1000/qk/95538X/95538X.jpg</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,4024</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>黄凯明;卢才武;连民杰</creatorcontrib><title>三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究</title><title>系统工程理论与实践</title><addtitle>Systems Engineering—Theory & Practice</addtitle><description>基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.</description><subject>三层级设施选址-路径规划问题;建模;量子进化算法;遗传算法</subject><issn>1000-6788</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2018</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNpjYeA0NDAw0DUzt7DgYOAtLs5MMjAwMjI1tzQ05GSwfbKj8-nGpue7lr9Yt-_ZtL0vGzqfzm3QfbF9_dN9LS-WtzztmPRy-rqXi2Y83b3r2YqFT_u7nq-b_mzz1OcLpjxfuY2HgTUtMac4lRdKczMoubmGOHvoJmfk56UXZualxxcUZeYmFlXGm5mbAB1gZmhmTJQiANCiS-4</recordid><startdate>2018</startdate><enddate>2018</enddate><creator>黄凯明;卢才武;连民杰</creator><scope>2RA</scope><scope>92L</scope><scope>CQIGP</scope><scope>~WA</scope></search><sort><creationdate>2018</creationdate><title>三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究</title><author>黄凯明;卢才武;连民杰</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-chongqing_primary_6747886163</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>chi</language><creationdate>2018</creationdate><topic>三层级设施选址-路径规划问题;建模;量子进化算法;遗传算法</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>黄凯明;卢才武;连民杰</creatorcontrib><collection>中文科技期刊数据库</collection><collection>中文科技期刊数据库-CALIS站点</collection><collection>中文科技期刊数据库-7.0平台</collection><collection>中文科技期刊数据库- 镜像站点</collection><jtitle>系统工程理论与实践</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>黄凯明;卢才武;连民杰</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究</atitle><jtitle>系统工程理论与实践</jtitle><addtitle>Systems Engineering—Theory & Practice</addtitle><date>2018</date><risdate>2018</risdate><volume>38</volume><issue>3</issue><spage>743</spage><epage>754</epage><pages>743-754</pages><issn>1000-6788</issn><abstract>基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.</abstract></addata></record>
fulltext fulltext
identifier ISSN: 1000-6788
ispartof 系统工程理论与实践, 2018, Vol.38 (3), p.743-754
issn 1000-6788
language chi
recordid cdi_chongqing_primary_674788616
source 国家哲学社会科学学术期刊数据库 (National Social Sciences Database); Alma/SFX Local Collection
subjects 三层级设施选址-路径规划问题
建模
量子进化算法
遗传算法
title 三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2024-12-29T00%3A36%3A44IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-chongqing&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=%E4%B8%89%E5%B1%82%E7%BA%A7%E8%AE%BE%E6%96%BD%E9%80%89%E5%9D%80-%E8%B7%AF%E5%BE%84%E8%A7%84%E5%88%92%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%8F%8A%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A0%94%E7%A9%B6&rft.jtitle=%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E7%90%86%E8%AE%BA%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5&rft.au=%E9%BB%84%E5%87%AF%E6%98%8E;%E5%8D%A2%E6%89%8D%E6%AD%A6;%E8%BF%9E%E6%B0%91%E6%9D%B0&rft.date=2018&rft.volume=38&rft.issue=3&rft.spage=743&rft.epage=754&rft.pages=743-754&rft.issn=1000-6788&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cchongqing%3E674788616%3C/chongqing%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rft_cqvip_id=674788616&rfr_iscdi=true