【摘 要】
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随着习近平主席“一带一路”战略构想的提出,与此同时,国内电子商务迅猛发展,我国的物流产业也随之进入高速发展期。但是目前物流的组织化程度低、配送路径不佳等直接关系到
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随着习近平主席“一带一路”战略构想的提出,与此同时,国内电子商务迅猛发展,我国的物流产业也随之进入高速发展期。但是目前物流的组织化程度低、配送路径不佳等直接关系到企业效益和顾客的满意度的问题,正是物流业中的热点研究问题,本文正是基于这样的背景,探究了不同算法求解物流配送中路径优化问题的效率,以求得物流配送中的较优路径。本文首先探究了物流配送路径相关问题的不同约束条件和最终目标,并完成了本文所研究的物流配送路径问题的数学基础模型的搭建工作。然后根据遗传算法、模拟退火算法的基本特征,将它们运用于处理物流配送路径问题上,通过深入的分析研究,最终结合遗传算法优秀的全局搜索能力和模拟退火算法优秀的局部搜索能力,从而提出了同时具有西者优势的混合GASA算法,并将其应用于求解物流配送路径优化问题上,取得了较好的效果。针对混合GASA算法不能保证最终能够获取到最优解的不足,本文在三态层叠脉冲耦合神经网络的基础上,通过分析研究而提出了改进的快速反馈脉冲耦合神经网络,它能够成功解决SP、TSP问题,并最终将其应用到物流配送路径优化问题上,通过结合基于三角不等定理而提高了算法的效率。最后,本文通过MATLAB编写的实验代码从算法耗时、配送里程等方面验证了改进的快速反馈脉冲耦合神经网络的性能,并在物流配送路径优化问题上得到良好的实验结果,达到预期的目标。
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