文献类型：期刊文章

作　　者：生力军[1]

SHENG Li-jun(School of Computer Information Technology,Wuhan Institute of Shipbuilding Technology, Wuhan 430050,China)

机构地区：[1]武汉船舶职业技术学院计算机信息技术学院,武汉430050

出　　处：《科学技术与工程》

年　　份：2019

卷　　号：19

期　　号：11

起止页码：183-187

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在物流系统网络中,物流配送中心地址的优化选择不但能够高效及时地完成物资的配送,而且能使得配送成本和仓储成本等运营成本最小化,显著提高物流管理的效率和能力。针对物流配送中心选址最优解的问题,通常采用经典粒子群算法解决,但其有易早熟收敛和仅能得到局部最优解的缺陷。为了克服此缺点,将量子进化算法融入经典粒子群算法中,采用量子理论中独有的叠加态和概率幅特性,粒子最优位置的搜寻采用量子自旋门完成,粒子位置的多样性变异采用量子非门完成,以免出现局部最优解和早熟收敛缺陷。实验结果表明,与经典粒子群算法相比,量子粒子群算法在最优解的搜寻能力和优化效率方面更具有优势,能够优化配送中心的地址选取,从而减少物流运营的总成本,提高物流配送的效率,优化物流管理系统。

关 键 词：物流配送 选址  量子粒子群算法 叠加态 概率幅  

分 类 号：TP301]