融合算法改善后在物流配送中的应用
钱怡杉
何乔
上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093
摘要：论文对粒子群算法(PSO)进行改进,引入了非线性递减的惯性权重,比之线性权重,不易陷入局部最优,搜索精度更高.通过Griewank函数测试后比较发现,收敛速度虽优于PSO,但是在多峰值的算法中,依然容易陷入局部最优解,为此引入了模拟退火算法,跳出了局部最优解,在Griewank函数测试中表现为精度更高,明显优于PSO算法.在此基础上,使其应用在二级区域配送网络中,以上海市地图为例,来找到最优解.实验结果表明,该算法在此应用中表现良好,可以寻得最优解决方案,并且优于其他三种算法.此外,所提出的方法在其他研究领域有很大的应用潜力改进的.
关键词：粒子群算法非线性惯性权重物流配送模拟退火算法
分类号：F252(物流经济)
论文发表日期：2023-07-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1551-1555 )
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