文献类型：期刊文章

作　　者：吴新胜[1] 姜婷[1] 赵梦超[2] 张萍[3] 孔令成[3]

WU Xinsheng;JIANG Ting;ZHAO Mengchao;ZHANG Ping;KONG Lingcheng(Department of Information Engineering,Anhui Economic Management Cadre College,Hefei 230051,China;School of Information Science and Engineering,Changzhou University,Changzhou 213164,China;Institute of Advanced Manufacturing Technology-,Hefei Institute of Material Science,Chinese Academy of Sciences, Hefei 230051,China)

机构地区：[1]安徽经济管理干部学院信息工程系,合肥230051 [2]常州大学信息科学与工程学院,常州213164 [3]中科院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所,合肥230051

出　　处：《四川理工学院学报（自然科学版）》

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0683;KJ2018A0684);合肥市哲学社会科学规划项目(HFSKYY201835);安徽省高等教育振兴计划项目((2014zdjy193)

年　　份：2018

卷　　号：31

期　　号：4

起止页码：68-73

语　　种：中文

收录情况：CAS、IC、UPD、普通刊

摘　　要：应急物流系统是解决突发事件的有效框架体系,如何选择合适的配送路径以确保受灾群众及时获取物资,对解决应急救援问题有重要意义。通过建立应急物流路径优化模型,考虑到使用人工萤火虫算法会产生寻优精度低以及陷入局部最优等问题,为了提高系统优化性能,参照蜂群和粒子群的群体移动规律,改进萤火虫算法的位置更新策略,引入两种群智能混合算法进行比较实验。设置距离参数和平均交通复杂度,计算物流运输路径系统消耗时间,并采取表格形式显示。实验结果表明群智能混合算法能大幅度优化应急物流路径规划模型,提高配送效率。

关 键 词：应急物流 萤火虫算法 人工蜂群算法 粒子群算法  模型  

分 类 号：TP301.6]