基于遗传神经网络的物流配送中心选址决策.pdfVIP

第 06 卷第 12 期 中国水运 Vo l .6 No.12 2006 年 12 月 China Vlater Transport December 2006 基于遗传神经网络的物流配送中心选址决策 李宗悸 余正红 摘 要:遗传算法能同时优化 BP 神经网络的网络结构和权值阑值，与 BP 网络和遗传算法相比，不仅在权僵和阂 值训练方面更加快速稳定 ， 而且能够在学习过程中确定网络的拓扑结构 ， 具有较高的学习效率 ， 同时避免了 B P 算 法和遗传算法的缺陷 ， 在物流管理中对物流配送中心的选址和经济决策具有重要的现实意义。 关键词:神经网络 遗传算法 配送中心 物流管理 中固分类号: TP183 文献标 i只码: A 文章编号: 1006-7973 ( 2006) 12-0083-02 一、引言 1 . 确定远址决策的指标体系，建立模糊评价矩阵 决策模型采用 ANN 建摸 ， 常见的有 BP 算法和遗传算法 配送 中 心选址的影响 因 素很多，我们可以根据物流学的 两种。但是 BP 算法往往具有收敛速度慢、对学习参数敏感、 原理，结合自身的实际情况，选择真 中 较重要的一些 因 素， 容易陷入局部极小点以及网络的拓扑结构仍然是凭经验预先 作为我们进行决策的指标。这些 因 素大致可分为自然环境、 给定的缺陷，影响了模型的建立和可集性。遗传算法(GA)既 交通运输条件、经营环境、候选地条件、及公共设施几大类。 不要求目标函数连续，也不要求可微，仅要求问题可计算， 指标选择的好坏对我们进行正确的决策相当重要。 是一种??局优化算法，但其描述问题的能力弱，编码困难， 假设某配送 中 心选址主要弩虑、八个 因 素 : 地质条件，7.l 对不完全信息适应性差的缺点，大大影响了遗传算法在决策 文条件，交通运输，候逸地地价，候逸地面积，经营环境， 模型中的应用。本文针对 BP 算法和遗传算法的优缺点 ， 将 通讯条件，道路设施。搜集已有的正在运营的配送 中 心和预 二者有机地结合起来，提出了一种遗传神经网络优化模型， 远方案的八个 因 素及真指标的详细历史数据资料，