李文彬,王杨东,宋 亮

(1.湖南理工学院 信息与通信工程学院,湖南 岳阳 414006;2.湖南理工学院 复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室,湖南 岳阳 414006)

引言

物流配送中心是现代物流系统成本控制中的又一重要环节,合理的配送中心能够减少货物的运输成本,降低运营成本,促进生产和消费的协调与配合,保证物流系统的平衡发展.鉴于配送中心及其位置的重要作用,大量科研人员对这一问题展开过研究,提出了许多选址模型和选址算法[1,3],例如重心法、数值分析法、线性规划法以及传统启发式算法等等.但是这些算法都存在一些不足,重心法和数值分析法只能解决单一选址问题,对于多地址选择则无能为力.线性规划法和传统启发式算法虽然可以解决多目标问题,但是线性规划算法对目标函数的“线性”要求严格,传统启发式算法克服了线性算法的不足,但是对于大规模的实际问题求解还是很困难.

近年来,生物学进化理论[4]在计算机领域内影响越来越大,人们受到生物学进化机理的启发,研发出了一系列人工智能算法,如遗传算法,蚁群算法等.这些算法通常用来解决一些较为复杂的优化问题.本文提出一种基于蚁群觅食原理的匹配算法,将配送中心的选址过程映射成一种配送点和配送中心的匹配过程,利用蚁群系统中,蚂蚁利用信息素寻找最优解的机制,以物流配送总运输成本和配送中心建造成本最……