[发明专利]一种物流配送中心仓库选址的仿自然体优化方法

摘要

本发明公开了一种物流配送中心仓库选址的仿自然体优化方法，本发明对于不同配送中心规模的需求空间首先通过确定物体中心的方法进行目标函数的构建，其中目标函数考虑到需求量、运输距离、运输费用等影响因素，再采用仿自然体优化算法对于目标函数进行求解；通过候选解的位置、位置更新的搜索路径、步长来实现下一次位置的更新，最后输出需要得到的最优解。本发明发展一套仿自然体优化算法，求解一具需求考量的单配送中心选址优化问题，并可将本发明提出的仿自然体优化算法写入软件程序内，透过计算机进行科学计算与系统模拟，高效率地求解物流配送中心选址问题。

主权项

1.一种物流配送中心仓库选址的仿自然体优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：初始化算法的参数，包括迭代次数T、候选解个数N、搜索空间维度D、候选解的发现概率P、步长控制量α、下一个候选解位置更新的搜索路径L；其中候选解为需求点；假设在一区域范围内有N个需求点，需求点的坐标为(X_i,Y_i)，其中下标i的取值范围为1≦i≦N，各个需求点的需求量预设值为w_i；存在一个坐标为(X₀，Y₀)的最优解为各需求点提供服务；步骤2：假设目标需求为成本函数H最低，则构建目标函数为：其中，a_i为需求点到最优解之间每单位距离的运输费用；步骤3：随机生成N个坐标；将生成N个候选解的坐标代入目标函数(1)和(2)中计算出目标函数的数值，同时将当前迭代的最优解保留下来，再以一定的概率P选出被搜寻发现的候选解，其中概率取值范围为0≦P≦1；步骤4：对于候选解，通过随机的方式更换坐标；对于其他的解按照公式(4)对于位置进行更新；Xi(t+1)＝Xi(t)+α*L,  (4)其中t为迭代次数，α为步长控制量，L为搜索路径；步骤5：判断是否达到迭代条件；若否，则回转执行步骤3，继续进行评价以及记录最优解；若是，则获得最优解及物流配送仓库的最优位置。