王喜平， 郄少媛， 赵 齐

(1. 华北电力大学 经济管理学院，河北 保定 071003； 2. 中国邮政研究院技术应用研究中心，北京 100096)

0 引言

物流系统作为国民经济发展的动脉和基石，被誉为现代经济发展的加速器。配送中心在整个物流系统中起着承上启下的枢纽作用。配送中心的选址直接决定着整个物流系统的成本和效率。电力物资配送中心选址则是电力物流系统规划的基础和核心。目前我国电力系统中普遍存在物资配送点多、配送责任不明确等问题，致使配送成本高、效率低。因此，对电力物资配送中心选址问题进行研究，不仅有助于提高电力物资的利用效率，而且对提高电力企业的整体物流水平、降低配送成本均具有重要的现实意义。

目前关于配送中心选址的研究可以分为两类，一类基于传统的决策理论，如交叉中值法[1]、重心法[2]、熵权法[3]、模糊综合评价法[4]、灰色关联度分析[5]等，通过对指标权重与选址方案的排序得到最佳配送中心；第二类基于人工智能技术对选址规划模型进行人工仿真模拟得到选址的最优解，一般采用的人工智能技术主要有BP人工神经网络算法[6]、改进遗传算法[7]、改进模拟退火算法[8]、改进鱼群算法[9]等。以上研究共同的缺陷在于寻优结果不够理想，探索更为有效的优化算法成为学者努力的方向。

布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm，CS)作为一种新颖的仿生进化群算法，最早是Yang(2009)提出的，主要依据布谷鸟的巢寄生繁殖机理和lévy分形搜索原理，因其具有参数少、操作性强等优点，自提出后便被广泛用于各种研究领域[10～13]。……