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基于蝙蝠算法Bat的多配送中心选址优化

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发表于 2019-1-15 22:45:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
基于蝙蝠算法Bat的配送中心选址优化
百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1nXiQJyQAGZ8TewfzC_Ywqg   提取码:zqng

具体链接在halcom.cn论坛,联系人QQ:3283892722
该论坛是一个学习交流平台,我会逐一的和大家分享学习。
欢迎大家录制视频,并提交给我,我来设置视频,你可在论坛进行打赏分享。
视频专用播放器:http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=258&extra=page%3D1

问题:
用群智能算法从8个备选点中选择三个3个建立配送中心,使得总费用最低。
需求点对应序号
  
序号
  
需求点
序号
需求点
序号
需求点
序号
需求点
1
X1县
6
X6县
11
X11县
16
X16县
2
X2县
7
X7县
12
X12县
17
X17县
3
X3县
8
X8县
13
X13县
18
X18县
4
X4县
9
X9县
14
X14县
19
X19县
5
X5县
10
X10县
15
X15县
20
X20县
各需求点的年需求量
  
需求点
  
年需求量/吨
需求点
年需求量/吨
需求点
年需求量/吨
需求点
年需求量/吨
1
32
6
38
11
32
16
30
2
40
7
40
12
36
17
32
3
48
8
40
13
58
18
40
4
34
9
30
14
80
19
56
5
36
10
32
15
28
20
60
各备选点的单位存储费用及年固定费用
  
备选点
  
单位存储费用/(元/吨)
年固定费用/元
备选点
单位存储费用/(元/吨)
年固定费用/元
1
1500
190000
10
500
430000
4
750
440000
13
500
500000
5
900
200000
15
850
180000
9
1000
180000
16
950
200000
各备选点到需求点的单位运输费用
  
  
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
0
1209
672
474
396
346.8
573
171
288
591
4
474
435
363
0
949
869
194
465
292
955
5
396
369
164
249
0
381
429
633
193.5
342
9
288
878
594
392
193.5
200
471
372
0
193.5
10
876
732
597
542
342
366
318
219
193.5
0
13
675
495
410
776
831
558
251
835
741
691
15
1036.8
1399
849
1334
577
1325
745
886
212
502
16
575
657
580
864
381
522
966
594
831
801

  
  
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
1
780
456
675
374
1036.8
575
296
793
1563
495
4
359
521
776
819
334
864
755
381
566
675
5
585
354
831
611
577
381
1427
776
1408
1566
9
453
417
541
183
212
831
451
917
464
1431
10
293.4
261.3
1045
756
896
784
942
340
710
982
13
748
375
0
81.9
879
759
169.8
375
327
552
15
1034
421
1279
297
0
131.1
705
480
579
702
16
493
1233
759
174
131.1
0
582
357
453
579
模型建立

LINGO模型求解:

  1.   Global optimal solution found.
  2.   Objective value:                              1595133.
  3.   Objective bound:                              1595133.
  4.   Infeasibilities:                              0.000000
  5.   Extended solver steps:                               0
  6.   Total solver iterations:                           210


  7.                                            Variable           Value
  8.                                            X( 3, 2)        40.00000
  9.                                            X( 3, 3)        48.00000
  10.                                            X( 3, 4)        34.00000
  11.                                            X( 3, 5)        36.00000
  12.                                            X( 3, 7)        40.00000
  13.                                           X( 3, 12)        36.00000
  14.                                            X( 4, 1)        32.00000
  15.                                            X( 4, 6)        38.00000
  16.                                            X( 4, 8)        40.00000
  17.                                            X( 4, 9)        30.00000
  18.                                           X( 4, 10)        32.00000
  19.                                           X( 4, 11)        32.00000
  20.                                           X( 4, 13)        58.00000
  21.                                           X( 4, 17)        32.00000
  22.                                           X( 7, 14)        80.00000
  23.                                           X( 7, 15)        28.00000
  24.                                           X( 7, 16)        30.00000
  25.                                           X( 7, 18)        40.00000
  26.                                           X( 7, 19)        56.00000
  27.                                           X( 7, 20)        60.00000
  28. <div class="blockcode"><blockquote>
  29.   Global optimal solution found.
  30.   Objective value:                              1595133.
  31.   Objective bound:                              1595133.
  32.   Infeasibilities:                              0.000000
  33.   Extended solver steps:                               0
  34.   Total solver iterations:                           210


  35.                                            Variable           Value
  36.                                               Y( 3)        1.000000
  37.                                               Y( 4)        1.000000
  38.                                               Y( 7)        1.000000
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