物流配送中心选址中改进版灰狼优化算法的应用
物流配送中心选址中改进版灰狼优化算法的应
用
摘 要： 针对物流配送中心选址模型具有多约束和非线性的特点，导致难以求解的问
题。提出一种改进灰狼优化算法的求解策略。文章通过引入交叉变异策略，改进了传统灰狼算
法在迭代后期易早熟收敛的问题；通过加入双种群寻优策略，丰富了灰狼算法的种群多样性，
提高了算法的收敛速度。将改进后的灰狼算法针对物流配送中心选址模型进行求解，实验结果
表明，该改进灰狼优化算法具有较高的全局搜索能力，针对物流配送中心选址模型具有较高的
搜索精度，很大程度的提高了物流配送效率。
关键词 : 灰狼优化算法;物流配送中心选址;交叉变异;双种群寻优;
Abstract ：Aiming at the problem that the location model of logistics distribution center has
the characteristics of multi constraints and nonlinearity, which is difficult to be solved, an improved
gray wolf optimizer(GWO) is proposed. In this paper, by introducing the cross mutation strategy, the
issue of premature convergence of the traditional GWO in the later stage of iteration is improved;by
adding the dual population optimization strategy, the population diversity of GWO is enriched and the
convergence speed of the algorithm is increased. Using the improved GWO to solve the location
model of logistics distribution center, the experimental results show that the improved GWO has high
global search ability, and high search accuracy for the logistics distribution center location model,
which greatly improves the logistics distribution efficiency.
Keyword： gray wolf optimizer; location of logistics distribution center; cross mutation;
double population optimization;
0 、 引言
随着网络经济的迅速发展，线上购物在人们生活中的普及程度也越来越高，物流配送产业
随之成为了国家的重点产业之一[1]。物流配送的主要内容分为配送中心选址模型优化和物流配
送路径优化两个方面，其中配送中心选址模型优化是提高配送效率的核心问题[2]。配送中心位
置的合理选取，可以有效地节约配送路径，降低配送时间，节约配送成本。物流配送中心选址
模型是一类具有多约束和非线性的复杂数学模型，各约束之间具有耦合性，因此众多学者开始
针对此问题进行了深入的研究。
文献[3]提出一种基于主动集算法的配送中心选址策略，在主动集算法中加入惩罚函数，增
强算法的全局收敛性，优化后求解所得配送中心位置使配送成本最小化。文献[4]提出一种改进
模拟退火算法的物流配送中心选址策略，通过加入粒子群算法提高算法的收敛精度，提高了求
解配送中心模型的优化速度。文献[5]提出一种改进帝国算法的配送中心选址策略，在优化选址
模型的过程中考虑了运输油耗的成本花费和二氧化碳排场污染的两类约束。文献[6]提出一种多
目标进化算法的物流配送中心选址策略，该策略在考虑配送成本的同时，对配送时间做出约
束，通过动态领域分配策略对算法进行改进，提高了配送中心选址模型优化的求解精度。文献
[7]提出一种改进神经网络配送中心选址模型优化策略，节约了配送成本，提高了配送效率。文
献[8]提出一种基于 K-means 聚类方法的物流配送中心选址策略，通过 K-means 聚类方法对配送
中心的聚类单元进行计算，并求解均值，最终得到配送中心的位置。以上策略均从不同方面对
优化算法进行改进，提高了算法的收敛精度，但是单一机制的人工智能算法难以有效应用于复
杂多约束非线性模型的求解问题上，这是由于单一机制的优化算法在迭代后期会逐渐丧失种群
多样性，陷入早熟收敛陷入局部最优。
针对上述问题，本文提出一种基于双种群交叉变异灰狼优化算法的物流配送中心选址策
略。针对基本灰狼优化算法在迭代后期易早熟收敛的问题，通过引入交叉变异策略，使得灰狼
个体在迭代后期可以获得外部扰动力，帮助粒子跳出局部最优，同时将灰狼种群分成两个子种
群，提高基本灰狼算法[9]的全局搜索能力。最后将改进灰狼优化算法求解物流配送中心选址模
型。
1 、 物流配送中心选址数学模型
对于物流配送中心选址模型而言，设待配送点的个数为 N，则需从N个待配送点中，合理
的选取 M个配送点，作为配送中心，使得配送车辆从M个配送中心出发，到达配送中心对应
的配送点距离最短。由于所处地理位置不同，每个配送中心的建设费用以及存放货物的总量不
同，因此本文建立了带有多约束条件的物流配送中心选址模型。
⑴设每个待配送点所需配送的货物总量不得超过其对应配送中心的货物总量，否则无配送
中心可以对其进行配送，该约束的数学模型如下：
其中，γi,j 表示第 j个配送中心所对应的第i个配送点的配送货品的总量。Tj 表示第 j个配
送中心的总货品存放量。
⑵设在N个待配送点中，任意一个待配送点的货品均应由距其最近的配送中心进行发货，
该约束的数学模型如下：
其中，Zi,j 为配送中心选取标志，若Zi,j=1，则表示第 i个配送点的配送货品应由第j个配
送中心进行配送。若Zi,j=0，则表示第 i个配送点的配送货品不应由第j个配送中心进行配送。
⑶设无配送中心的区域，无配送客户，既无待配送点，该约束的数学模型如下：
其中，hj 为0或1，当hj 为0时，表示第 j个配送点不可成为配送中心。当hj 为1时，表
示第 j个配送点可作为配送中心。
⑷设在N个待配送点中，任意一个待配送点 i到与其对应的第j个配送中心的距离，应小
于等于第j个配送中心点可配送的最大距离 Lenthmax，该约束的数学模型如下：
根据上述约束条件，建立物流配送中心选址模型的数学表达式如下所示：
其中，Fj 表示第 j个配送中心的建设费用。
2 、 改进的灰狼优化算法
2.1 、 基本灰狼优化算法
基本灰狼优化算法作为一类新型元启发人工智能优化算法，将种群中的全部灰狼个体分四
个等级，其中等级最高的作为首领狼，记为α。首领狼负责决策狼群中的各项事务，在算法中
表现为决定种群的移动方向。第二等级的狼负责协助首领狼对各项事务就行决策，记为β。第
三等级的狼负责整个狼群的狩猎以及防御外敌，记为δ。等级最低的狼负责协助α，β和δ三个
等级狼完成任务，可记为ω。因此设灰狼群体的种群规模为 NP，维数为 ND，对灰狼群体中的
全部个体进行位置初始化，其数学表达式如下：
其中，i=1,2,?,NP,Xi 表示第 i个灰狼个体的初始位置。首领狼 α负责选定猎物目标，既全
局最优解，并与β和δ一起对猎物发起攻击，其数学表达式如下：
其中，t=1,2,?,tmax 表示算法当前迭代次数，tmax 表示算法可执行的最大迭代次
数，Xp(t)=(X1p,X2p,?,XDp)表示猎物的当前位置，既当前迭代产生的最优解的位置，因此灰狼
优化算法中 α，β和δ的位置更新公式为：
其中，rand1 和rand2 为0到1之间的随机数，a为控制因子。此外，由于灰狼个体中的其
余个体 ω均会围绕 α，β和δ的位置进行小范围运动，以待寻找更优的解，因此灰狼优化算法
中ω的位置更新公式为：
2.2 、 灰狼优化算法的改进策略
从基本灰狼优化算法的位置更新策略可知，部分灰狼个体会在局部极值点附近进行小范围
精确搜索，以期寻找位置更优的全局极值点，此类寻优策略可提高灰狼算法的局部搜索能力。
但其缺陷在于算法在迭代后期，种群中的全部个体均在寻优过程中向局部极值点靠近，导致群
摘要：
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物流配送中心选址中改进版灰狼优化算法的应用 摘 要：针对物流配送中心选址模型具有多约束和非线性的特点，导致难以求解的问题。提出一种改进灰狼优化算法的求解策略。文章通过引入交叉变异策略，改进了传统灰狼算法在迭代后期易早熟收敛的问题；通过加入双种群寻优策略，丰富了灰狼算法的种群多样性，提高了算法的收敛速度。将改进后的灰狼算法针对物流配送中心选址模型进行求解，实验结果表明，该改进灰狼优化算法具有较高的全局搜索能力，针对物流配送中心选址模型具有较高的搜索精度，很大程度的提高了物流配送效率。 关键词: 灰狼优化算法;物流配送中心选址;交叉变异;双种群寻优; Abstract ：Aim...
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作者：闻远设计
分类：社科文学类资料
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时间：2024-04-07
