【摘 要】
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针对传统布谷鸟(CS)算法在求解配送中心选址问题时易陷入局部搜索不充分、搜索精度低、收敛性差的缺陷,提出一种改进的布谷鸟(HICS)算法。通过对步长及发现概率的改进,不仅可
【机 构】
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华北电力大学经济管理学院,中国邮政研究院技术应用研究中心
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针对传统布谷鸟(CS)算法在求解配送中心选址问题时易陷入局部搜索不充分、搜索精度低、收敛性差的缺陷,提出一种改进的布谷鸟(HICS)算法。通过对步长及发现概率的改进,不仅可以避免陷入局部最优、收敛性差的缺陷,而且可以兼顾算法的整体寻优和局部搜索能力;同时利用Halton序列产生随机数,可以增加种群的多样性,进一步提高算法的搜索精度。在此基础上,以A省电力公司物资配送中心选址为例进行仿真实验,结果表明,改进的布谷鸟算法在求解电力物资配送中心选址问题上要优于布谷鸟算法以及其他智群算法,这对电力物资配送中心选址决策具有重要指导意义。
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