一种基于对立学习的自适应鲸鱼算法求解物流中心选址问题的方...
授权
摘要
本发明一种基于对立学习的自适应鲸鱼算法求解物流中心选址问题的方法。包括：S1.建立物流中心选址问题的数学模型；S2.基于对立学习的自适应鲸鱼算法进行求解；利用对立学习方法初始化种群，提高算法的全局探索能力；利用自适应的收敛因子提高了算法的局部搜索能力，避免以往方法中后期不能精细搜索；利用变异操作防止算法因丧失种群多样性陷入局部最优；S3.输出结果；重复执行步骤S2，直到达到最大迭代次数T或者目标函数在迭代过程中没有变化，输出最佳的物流选址中心。本发明将基于对立学习的自适应鲸鱼算法用于求解物流中心选址问题，避免已有方法易陷入早熟收敛和局部最优的缺陷，以显著提高配送中心选址问题的寻优效率和精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于对立学习的自适应鲸鱼算法求解物流中心选址问题的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112163808A
申请号 ：
CN202011010914.8
公开（公告）日 ：
2021-01-01
申请日 ：
2020-09-23
授权号 ：
CN112163808B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
黄飞丹邓泽喜
申请人 ：
贵州工程应用技术学院
申请人地址 ：
贵州省毕节市七星关区学院路1号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
王晓玲
优先权 ：
CN202011010914.8
主分类号 ：
G06Q10/08
IPC分类号 ：
G06Q10/08 G06Q10/04 G06N3/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/08
物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2021-01-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/08
申请日 : 20200923
申请日 : 20200923
2021-01-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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