基于FCM-PSO-FWA算法的多个菜鸟驿站选址方法

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摘要聚焦社区内多个菜鸟驿站选址问题，通过融合多种机器学习方法，设计出能有效解决多个菜鸟驿站选址问题的算法，并运用算例仿真验证所提算法的有效性。首先根据取件方式建立基于0-1整数规划的菜鸟驿站选址模型；接着运用模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类算法将一个多菜鸟驿站选址问题划分成多个单一菜鸟驿站选址问题；然后将烟花算法（Fireworks Algorithm，FWA）融入粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO），解决传统PSO算法易陷入局部最优解的问题；最后将所提FCM-PSO-FWA算法应用于随机生成不同规模需求点的菜鸟驿站选址和江南大学菜鸟驿站选址中。算例结果表明：在任意数量的需求点条件下，FCM-PSO-FWA算法能有效地解决多个菜鸟驿站的选址问题，并且不会陷入局部最优解，从而验证了该算法的可行性和有效性。

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关键词: 菜鸟驿站选址模糊C-均值聚类算法粒子群算法烟花算法

发布日期: 2024-09-27

引用本文:

赵林林, 吕佳泽. 基于FCM-PSO-FWA算法的多个菜鸟驿站选址方法[J]. 物流技术, 2024, 43(08): 72-.

链接本文:

http://www.logisticstech.com/CN/ 或 http://www.logisticstech.com/CN/Y2024/V43/I08/72

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