基于BP神经网络和遗传算法的物流选址问题研究

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在整个物流系统中,配送中心的作用是不容忽视的,它是供求与需求之间的桥梁。所以,为了充分发挥配送中心的作用、达到经济效益的目的,对配送中心选址问题进行研究和探讨是十分必要的。  当今物流行业是将运输、存贮、装卸、包装、加工等行业结合在一起所形成的新型行业。而在整个物流系统中,物流配送中心选址决策是十分关键的,因此决策者要考虑很多影响因索。物流配送中心选址决策越合理,越能节省配送中心的运营成本,促进货物流通,进而增加企业效益。  本文主要研究物流配送中心选址方法和算法改进问题。具体包括以下几个方面:  1.研究物流配送中心选址的发展现状,了解物流配送中心选址决策对于公司的重要性,物流配送中心选址决策的研究现状、应用方法。  2.比较各种物流配送中心选址决策方法,提出基于遗传算法与BP神经网络的物流配送中心选址决策方法。  3.利用层次分析法对选取的样本进行处理,得到各样本的权重关系。  4.建立物流配送中心选址模型并对模型进行处理和检验、分析结果。根据结果,得出配送中心选址的最优方案,从而验证模型的正确性和可靠性。  传统的配送中心选址方法都存在着局限性,因此本文通过分析、总结和研究,归纳出了影响物流配送中心选址的因素,并对基于遗传算法和BP神经网络的物流配送中心选址过程进行了阐述;最后为了验证整个过程的科学性和合理性,本文采用实际算例对算法进行了检验,并展望了未来物流配送中心选址的研究和发展。  本文重点提出基于BP神经网络和遗传算法的混合算法,并且通过运用层次分析法确定各影响因素的权重,建立物流配送中心选址决策模型并进行模型检验,通过将训练结果的精确程度与未改进算法的比较,说明了改进之后算法的有效性。
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