张 霞，张岐山

(福州大学管理学院，福建 福州 350002)

物流配送网络优化问题是物流系统规划的重要课题，它涉及多个要素，包括物流中心选址、客户需求配给和车辆路径优化等，属于NP－hard问题。国内外学者已对物流配送网络优化问题进行了深入细致的研究。朱战国等[1]提出客户供应商匹配运输下的工厂选址问题。该匹配运输模式是对配送网络优化的创新和完善，可以大大减少供应链配送网络中的空车运输次数，从而降低供应链运营总成本。

粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO)由EBERHART和KENNEDY首次提出，是一种基于群体的演化计算技术[2]。该算法具有概念简单、易于编程、收敛速度快和不需要复杂的算子等特点，广泛应用于物流中心选址及车辆路径优化问题中。但是物流中心选址及车辆路径优化问题属于离散组合优化问题，而目前PSO算法一般应用于连续空间优化问题[3]，在离散优化问题上的研究和应用还很少[4]。李宁等[5]提出局部版粒子群算法，用整数编码方式构建了双层粒子模型，分别采用取整和排序规范的方法，通过算例求解取得了比遗传算法更好的效果。肖健梅等[6]设计了实数编码方案，将车辆路径问题转化成准连续优化问题，并采用罚函数法处理约束条件。已有文献大都采用取整方法进行粒子更新，这种方式对于带时间窗的VRP求解质量不高[7]。

笔者针对客户和供应商匹配运输下的供应链配送网络优化问题，建立全新的0－1整数规划模型，采用基于整数编码和交换序的离散粒子群优化算法(DPSO)求解。……