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物流选址问题，在matlab环境下，用遗传算法实现物流配送中心选择问题的。-Logistics location problem, in the matlab environment, using genetic algorithm selection problem of logistics distribution center.
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蚁群算法解车辆调度问题，即多环运输在物流配送中的解决。-ACO vehicle routing problem, namely polycyclic transport in the logistics and distribution solutions.
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利用节约算法，并通过某种程序设计语言编程，求解某一物流配送问题的配送方案。-Saving algorithm, and through some sort of program design language programming, and distribution program to solve a logistics problem.
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免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用
生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统，具有很强的学习、识别和记忆能力
本例为物流配送中心选址模型，满足规模容量，辐射范围，一个需求点进一个配送中心。-Immune optimization algorithm in the logistics distribution center location of application
Biological immune system is a highly parallel, di
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免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用。环境为matlab。里面有多样性评价和免疫操作。-Immune optimization algorithm in the Logistics Distribution Center. Environment for Matlab. Biodiversity assessment of the immune operation.
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蚁群算法在物流配送中运用，实现最优路径巡寻优，可得出实际界面，直观-Ant colony algorithm applied in logistics and distribution, to achieve optimal path patrol optimization can be drawn from the actual interface, intuitive
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遗传算法tsp问题 针对题目中物流配送路径优化问题，本文引入0-1规划思想，建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型。求解时，引入遗传算法的编码方式，并针对分区数与客户数量相差较小的情况，灵活运用分区配送算法确定包含最优解的分区序列组，紧密结合枚举法使得其算法兼顾简单、快速的优点。应用Matlab软件可执行得到最短路径。兼顾时间因素导致的复杂影响，我们引入了惩罚函数，并通过设定惩罚系数，进一步由最短路径求得最优路径。-Genetic algorithm tsp problem of logist
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建立了带约束条件的物流配送问题的数学模型，运用蚁群算法解决物流配送路径
优化问题，并将遗传算法的复制、交叉、变异等遗传算子引入蚁群算法，同时改进信息素的
更新方式、客户点选择策略，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算 ，证明了用改进的蚁群算法优化物流配送线路，可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最
优解。-A mathematical model with the constraints of logistics and distribution issues,
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免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用,Immune optimization algorithm in the application of the logistics distribution center location-Immune optimization algorithm in the application of the logistics distribution center location
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基于遗传算法的物流配送方式选择，有遗传算法的解码，遗传，淘汰，和最终最优解-Logistics distribution mode selection based on genetic algorithm
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免疫优化算法的基础源代码，可有效解决物流配送中心选址问题。-Immune optimization algorithm based on the source code, which can effectively solve the logistics distribution center site selection.
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伴随着2C市场的不断发展，许多消费者的购买方式已经逐步由线下转为线上，A企业的销售数据表明2C市场的需求已经逐步占据企业周边市场销售额的50%以上，而且对于这部分市场的需求还在不断扩张。为维护2C市场为客户提供更好的配送服务，A企业希望转变2C市场的配送模式，采用自营物流对2C客户进行配送服务。(Along with the continuous development of the 2C market, many consumers purchase mode has been gradual
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为了验证上述模型的合理性和实用价值，为冷链物流车辆配送路径优化提出可行性的方法，本文依托厦门某具体从事生鲜产品生产及配送的A企业所提供的数据，结合文章所提出的优化思路，通过matlab等软件实现计算机建模并进行模型求解，最后对该生鲜企业的配送流程设计提出建设性意见。(In order to verify the rationality of the model and practical value, for the cold chain logistics distribution route
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