基于自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的配送中心选址优化方法技术

本发明专利技术属于物流配送选址技术领域，尤其涉及一种基于自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的配送中心选址优化方法，包括下述步骤：(1)初始化相关参数，建立配送中心选址优化模型；(2)利用自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的优化方法求解配送中心选址优化模型；(3)将配送中心选址结果及利用自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题的结果进行比较。本发明专利技术的有益效果是：将Levy变异与混沌变异引入基本鱼群算法中，增加了基本人工鱼群算法中人工鱼状态的多样性，提高基本人工鱼群算法跳出局部最优的能力，从而对增强了配送中心选址的寻优能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于物流配送选址
，尤其涉及一种基于自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的配送中心选址优化方法。
技术介绍
随着经济全球化和科技的不断发展以及我国经济体制的改革步伐的增大，物流业在国民经济中重要性凸显，逐渐成为产业结构中必不可少的环节。物流作为国民经济的动脉，联系着社会生产的各个要素，为社会物质财富的创造提供有力的保障，为生产企业获得利润提供手段支持，因此，对于物流业的研究不仅对社会经济具有宏观意义，而且对企业经济利润的获得具有一定指导意义。配送中心选址是现代物流系统的重要组成部分，对于配送中心选址问题的研究，具有重要的战略意义。科学合理规划配送中心位置，不仅能够提高运输效率，降低成本，而且能够有效的节约资源，为建立低碳节约型物流产业提供有力保障。人工鱼群算法是由学者李晓磊等提出的一种新的群智能优化算法。人工鱼群算法中将鱼群个体随机分布在包含着若干局部最优值和一个最优值的解空间中，把最优值看作是最大的食物浓度。人工鱼觅食、聚群、追尾和随机四种行为通过移动策略来控制，个体邻域通过视野来控制，搜索进度通过步长来控制，鱼群聚集的程度通过拥挤度因子来控制。鱼群每完成一次迭代，都要进行公告更新，用以公告最优状态。用基本鱼群算法寻找配送中心选址优化方案主要存在下述不足之处：1、基本鱼群算法需要花费高成本去寻找配送中心选址优化方案。人工鱼群算法在算法执行的前期具有较好的探寻能力，但在算法执行的后期，由于鱼群只能寻找到满意解域，很难寻找到全局最优。2、基本鱼群算法在解决配送中心选址问题时，由于需要较长时间才能完成算法的收敛进程，因此基本鱼群算法的收敛速度慢。3、基本鱼群算法寻找配送中心选址优化方案时，容易在寻找到局部最优选址优化方案时产生停滞现象。人工鱼群算法虽然可以不需要了解问题的特殊信息，能够寻找到一定的搜索方向，对初值和目标函数的要求不高，但在算法后期会有一部分人工鱼聚集在局部最优周围或处在漫无目的地随机游动状态，从而产生停滞现象。中国专利CN103473612A提供了一种面向超大规模物流配送的选址与运输优化方法，使用基本蚁群算法，在选址优化问题上，其不是针对二级运输网络配送中心选址模型，只考虑了一级运输网络的配送中心选址模型，即在已知n个需求点的前提下，要在其中设定P个配送中心，使得选定的配送中心与其配送范围内的需求点之间的运输费用最小。同时没有对从工厂到配送中心的费用进行优化，只是对配送中心到客户需求点的系统总费用进行了优化。中国专利CN104077629A提供了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法，只是对基本人工鱼群算法进行了改进，如果将这种改进的鱼群算法用到本专利是可以的，但是其寻找到的最低系统费用远不如本专利所提出的方法。另外，中国专利CN104766188A提供了的物流配送的方法及系统、中国专利CN104268705A提供的电力物资配送中心选址方法，分别使用了启发式算法和禁忌搜索算法这两种传统的算法，传统算法在优化效果上远不如群智能优化算法。在19世界30年代P.levy提出Levy分布，其概率密度函数如下式所述：Lα,γ(z)=1π∫0∞exp(-γqα)cos(qz)dq;]]>其中，α，γ为Levy分布的两个特征参数。0＜α≤2，γ＞0。α用来控制分布图形的锐度，γ用来控制分布的尺度单位。当α＝2时，levy分布等同于高斯分布，当α＝1时，Levy分布等同于柯西分布。对于一般的α取值，通过Levy分布的概率密度函数分析起来比较困难，所以利用数值模拟算法来产生Levy分布随机数。假设产生两个独立同分布的随机变量x，y，其标准差分别为σx，σy。σx和σy取决于参数α，且相互影响。因此，令σy＝1，则σx只受参数α的影响。如下产生变量v：变量w通过如下非线性变换用以服从levy分布：w＝{[K(α)-1]exp(-v/C(α))+1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的配送中心选址优化方法，其特征在于包括下述步骤：(1)初始化相关参数，建立配送中心选址优化模型；(2)利用自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的优化方法求解配送中心选址优化模型；(3)将配送中心选址结果及利用自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题的结果进行比较。

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的配送中心选址优化方法，其特征在于包括下述步骤：(1)初始化相关参数，建立配送中心选址优化模型；(2)利用自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的优化方法求解配送中心选址优化模型；(3)将配送中心选址结果及利用自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题的结果进行比较。2.根据权利要求1所述的基于自适应Levy分布混合变异改进人工鱼群算法的配送中心选址优化方法，其特征在于所述步骤(1)中初始化的相关参数包括：(a)用于得到距离矩阵的参数，包括输入原始数据、获取工厂，备选配送中心，客户需求点的位置；(b)...

【专利技术属性】
技术研发人员：费腾，张立毅，孙云山，陈雷，张勇，
申请(专利权)人：天津商业大学，
类型：发明
国别省市：天津;12