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前端規劃:物流系統群智能優化方法 版權信息
- ISBN：9787513662987
- 條形碼：9787513662987 ; 978-7-5136-6298-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
前端規劃:物流系統群智能優化方法 內容簡介
本書系統闡釋了群智能算法、蝙蝠算法和布谷鳥算法等近年來盛行算法的基本原理和實用方法；在此基礎上，把算法運用于物流機器人路徑選擇、車輛路徑選擇和物流配送中心選址方案之中，幫助物流企業和相關物流作業者做出正確的決策規劃。
前端規劃:物流系統群智能優化方法 目錄
第1章緒論
1.1引言
1.2物流系統
1.2.1物流系統的概念
1.2.2物流系統的優化
1.3選址問題
1.3.1物流配送中心選址的背景及其意義
1.3.2物流配送中心選址的研究現狀
1.3.3物流配送中心的概念與原則
1.3.4物流配送中心選址的決策程序
1.3.5物流配送中心選址的分類
1.4車輛路徑問題
1.4.1車輛路徑問題的研究背景及意義
1.4.2車輛路徑問題的定義及分類
1.4.3車輛路徑問題的求解方法
參考文獻
第2章群智能算法
2.1群智能思想起源
2.2群智能基本概念
2.3群智能算法模式綜述
2.3.1微粒群優化算法
2.3.2蟻群優化算法
2.3.3人工蜂群算法
2.3.4*覓食算法
2.3.5螢火蟲算法
參考文獻
第3章蝙蝠算法及其
3.1引言
3.2算法生物學原理
3.3蝙蝠算法
3.4算法研究現狀
3.5一種動態調整慣權重的自適應蝙蝠算法
3.5.1算法的基本思想
3.5.2算法的策略
3.5.3后算法的流程
3.5.4數值與分析
3.6融合均勻變異與高斯變異的蝙蝠優化算法
3.6.1算法的基本思想
3.6.2算法的策略
3.6.3算法流程
3.6.4數值與分析
3.7本章小結
參考文獻
第4章布谷鳥算法及其
4.1引言
4.2布谷鳥算法的生物學原理
4.2.1布谷鳥的巢寄生行為
4.2.2萊維飛行
4.3布谷鳥算法
4.4布谷鳥算法的研究現狀
4.5的布谷鳥算法（DWCS）
4.5.1非線慣權重對數遞減策略
4.5.2動態慣權重系數的變化范圍對函數優化效果的影響
4.5.3調整的發現概率策略
4.5.4DWCS算法的流程
4.6實驗
4.6.1測試函數
4.6.2測試環境和算法參數的確定
4.6.3算法比較
4.6.4收斂曲線分析
4.7本章小結
參考文獻
第5章物流機器人路徑規劃
5.1物流機器人
5.1.1AGV機器人
5.1.2碼垛機器人
5.1.3分揀機器人
5.2路徑規劃
5.3具有和正切探索機制的蝙蝠算法（PTRBA）
5.3.1動態擾動系數
5.3.2正切探索機制
5.3.3選擇策略
5.3.4PTRBA算法流程
5.4PTRBA基于三次樣條插值實現機器人路徑規劃
5.4.1三次樣條插值
5.4.2編碼
5.4.3構建適應度函數
5.4.4算法流程
5.4.5求解機器人全局路徑規劃的實驗
5.5本章小結
參考文獻
第6章車輛路徑問題
6.1CVRP定義及數學模型
6.2DTBA求解CVRP
6.2.1CVRP求解思想
6.2.2蝙蝠算法（DTBA）的基本思想
6.2.3解的編碼
6.3算例求解
6.3.1CVRP算例一
6.3.2CVRP算例二
6.3.3CVRP算例三
6.3.4CVRP算例四
6.4本章小結
參考文獻
第7章物流配送中心選址
7.1單配送中心選址模型及求解
7.1.1單配送中心選址的定義及相關概念
7.1.2基于重心法選址模型的單配送中心選址模型
7.1.3單配送中心選址算例求解
7.2多配送中心選址模型及求解
7.2.1多配送中心選址的定義及相關概念
7.2.2基于CFLP模型的多配送中心選址模型
7.2.3基于DWCS的多配送中心選址求解流程
7.2.4多配送中心選址算例求解
7.3本章小結
參考文獻
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