文献类型：期刊文章

作　　者：尚猛[1,3] 康建英[2] 曹峻玮[3] 万志鹏[1]

Shang Meng;Kang Jianying;Cao Junwei;Wan Zhipeng(School of Flight, Anyang Institute of Technology, Anyang 455000,Henan, China;College of Economics and Management, Hebei University of Economics and Business, Shijiazhuang 050091,Hebei, China;School of Business, Yeungnam Uni University, Gyeongsan 385141, Korea)

机构地区：[1]安阳工学院飞行学院,河南安阳455000 [2]河北经贸大学经济与管理学院,河北石家庄050091 [3]岭南大学经营学院,韩国庆山385141

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：国家自然科学青年基金项目(61503002);国家留学基金资助项目(201708410230);河南省社科联、河南省经团联调研课题(SKL20083494);安阳工学院博士科研启动基金项目(BSJ2017008)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：6

起止页码：254-259

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统启发算法在解决物流配送中心选址问题上易陷入局部最优,导致降低物流系统效率降低的问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法IWOA(Improved Whale Optimization Algorithm)。通过综合变异策略和随机正弦惯性权重对传统算法进行改进,提高收敛精度和全局搜索能力。实验仿真结果表明,改进的鲸鱼算法较其他启发算法具有更高的计算性能,可以合理计算出配送中心地址,很大程度提高了物流配送的运送效率。

关 键 词：物流配送中心选址 鲸鱼优化算法  综合变异  随机正弦惯性权重  

分 类 号：TP3[计算机类]