求解粮食调运问题的两阶段优化算法

粮食调运优化问题过去已有研究,但是当问题较为复杂时,传统算法就要花费大量时间而且准确性也难以保证.针对这一缺陷,本文对已有的粮食调运模型进行改进,并基于该改进模型提出了一个解决粮食调运优化问题的两阶段求解方法,在第一阶段,由图搜索算法产生所有可行的运输路线,并根据约束条件对搜索树进行剪枝;在第二阶段,采用蚁群算法从第一阶段产生的可行路线集合中选取最佳路线,使总的运输成本最低.经过实例测试,该算法在粮食调运过程中具有较好的效果.     

基于混合蚁群算法的粮食物流中心选址优化

粮食物流中心是粮食物流系统的枢纽,粮食物流中心地址的确定是粮食物流系统分析的核心内容.根据粮食物流中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型,并且针对该模型引入一种混合蚁群算法,将遗传算法与蚂蚁聚类算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁聚类算法求精确解.从而有效地避免算法的早熟现象,可防止其很快收敛到局部最优解,实例求解表明,该算法可以有效、快速地求得粮食物流中心选址问题的全局最优解.