基于粒子群算法的易逝品供应物流网络优化

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在对易逝品的采购与运输规划的过程中,不但要考虑其采购成本,运输成本,而且还要考虑其时间成本。在很多情况下,时间成本甚至是更具决定意义的一个因素。本文依托湖南省教育厅科技处项目(项目编号11c0926)对一个典型的易逝品采购问题建立了基于粒子群算法的数学模型,并用标准粒子群算法和改进的粒子群算法对其进行了求解,说明了用粒子群算法对该问题的整套解决方案是有效的。 In the process of purchasing and transporting perishable goods, we should consider not only the purchase cost and the transportation cost, but also the time cost. In many cases, the cost of time is even more of a determining factor. Based on the project of Science and Technology Department of Education Department of Hunan Province (Project No. 11c0926), a mathematical model based on Particle Swarm Optimization (PSO) was established for a typical purchasing problem of perishable goods. The PSO algorithm and the improved particle swarm optimization algorithm were used to solve the problem. It shows that particle swarm optimization algorithm is effective to solve this problem.
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