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改进神经网络在粮油配送中心选址中的应用
遗传算法 人工神经网络 禁忌表
2009/12/28
在建立以控制成本为核心的粮油配送中心选址模型的基础上，分析了选址过程中的影响因素；结合人工神经网络与选址影响因素之间的特点，引入了经遗传算法优化的神经网络模型。为解决遗传算法易陷入局部最优的问题，提出了一种在变异算子中增加禁忌表的方法。实例求解表明，与专家评审的选址决策相比，该算法能够有效解决粮油配送中心的选址问题。
粒子群优化算法在配送中心连续性选址中的应用
物流 选址 粒子群优化算法
2009/9/18
在用常规算法对配送中心进行连续性选址时，很容易陷入局部最优解。针对这一问题，引入ALA方法的思想，提出了解决此类模型的粒子群优化算法。该算法首先利用ALA方法的局部寻优能力对初始粒子进行优化，然后利用粒子群优化算法进行全局寻优。通过实例分析表明,该算法能很好地处理物流配送中心的连续选址问题，为决策者提供一种有效的优化工具。
物流中心选址的神经网络集成模型研究
神经网络集成 Bootstrap可重复采样技术 粒子群优化
2009/7/9
针对在建立物流中心选址模型中，单个人工神经网络模型难以确定参数、容易产生“过拟合”等问题，提出一种神经网络二次集成模型，利用Bootstrap可重复采样技术得到不同的训练集来训练产生不同的个体神经网络，采用粒子群优化算法结合个体输出获得神经网络集成，并在此基础上将集成视为个体再次结合。实验结果表明，该模型易于设计且能够提高泛化能力。