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本文依照更具有现实意义的“加工厂-配送中心-用户”的模式建立物流配送中心连续型选址模型，并针对较大规模的选址问题提出求解算法。该算法是将具有较强鲁棒性的自适应粒子算法和改进的ALA（Alert Location—Allocation）方法结合而得，该算法中种群规模自适应变化，对经典粒子移动方程进行改进，消除了学习因子，惯性因子随粒子适应值自适应变化，改进的ALA方法提高了算法计算效率。数值试验表明，本文所建模型具有一定的实践优越性，所提出的算法能有效避免陷入局部最优，寻优能力和鲁棒性均较强。