摘要:
研究了高强度快递需求区域移动仓库选址问题的特点, 以移动仓库总建设规模最小为目标函数, 以区域需求量和仓库服务能力为约束条件, 提出了基于多粒度集合覆盖问题的相遇蚁群算法。将需求点虚拟成粒子, 利用K-means算法对粒子聚类, 在划分好的粒子群里得到移动仓库备选点, 分别应用传统的蚁群算法和相遇蚁群算法进行实例验证。计算结果表明: 运用传统的蚁群算法, 运算时间为12.714 4s, 最优解个数为13, 最差解个数为15, 平均解个数为13, 解的正确率为79%;运用相遇蚁群算法, 运算时间为3.806 4s, 最优解个数为12, 最差解个数为13, 平均解个数为12, 解的正确率为98%,...