基于反向学习策略粒子群的物流配送路径优化研究

摘要：

针对粒子群优化算法后期寻优能力，并易陷入局部最优等不足，提出了一种反向学习粒子群的物流配送路径优化算法(OBLPSO)。首先建立物流配送路径优化的数学模型，然后通过粒子之间的相互协作和信息交流进行求解，并引入反向学习机制提高粒子群寻优能力和收敛速度，最后在Matlab2012平台上对OBLPSO算法性能进行仿真测试。仿真结果表明，相对其它物流配送路径优化算法，OBLPSO算法可以获得时间短、路径合理的物流配送方案，具有一定的实用价值。

关键词：反向学习、粒子群优化、物流配送、路径选择

分类号：F252.14(物资经济)

在线出版日期：2014-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：291-294