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上传时间: 2021-01-12
详细说明：针对物流领域降低配送成本、提升配送效率的需求，文中对物流路径的优化方法进行了研究。通过数学建模的方式，将物流路径优化问题转化为数学研究领域经典的旅行商问题（TSP），然后使用粒子群优化算法（PSO）进行问题的求解。为了保证该场景下粒子群算法的可用性，文中在TSP问题中引入了交换算子和交换序的概念。同时，还对传统的PSO算法进行改进，引入遗传算法中的交叉操作与启发因子，避免PSO算法在迭代过程中陷入局部最优的现象，降低了算法迭代的次数。在Oliver30数据集上的测试结果表明，改进后的PSO算法的平均路径长度为423.9 km，比PSO算法更接近实际最优值。
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