物流网络选址与路径优化：模型、混合启发算法及应用验证

本文主要探讨了物流网络选址与路径优化问题的模型构建与高效求解策略。针对商品从供应商到最终用户的过程中如何实现成本最小化的目标，论文构建了一个数学模型，该模型考虑了供应商的数量和位置、配送中心的数量和位置以及配送路径的选择。这些问题在实际物流运营中至关重要，因为它们直接影响着物流效率和成本效益。 作者陈松岩和今井昭夫，分别来自山东交通学院和神户大学，他们提出了一种混合启发式解法，结合了传统算法和模拟退火法。模拟退火算法是一种全局优化方法，它能够在搜索解空间时避免陷入局部最优，从而找到全局最优解的可能性更大。混合启发式算法则结合了这两者的优点，既保证了解决问题的效率，又提高了求解质量。 通过与数理规划软件的对比，对于较小规模的问题，研究者发现提出的数学模型能够准确反映问题特性，混合启发式解法能在较短时间内找到接近最优解的解决方案。这表明该方法在实际应用中具有很高的效率和实用性。然而，对于大规模问题，由于计算复杂度增加，可能无法获得精确的最优解，但通过实例计算结果显示，所得解仍然相当可观，显示出解法的有效性和实用性。 关键词“物流工程”、“选址与路径优化”、“模拟退火”、“混合启发式算法”和“物流网络优化”揭示了论文的核心内容，即关注物流系统中关键环节的优化策略，以及如何通过算法创新提升整个物流网络的性能。 本文的研究成果对于物流企业的网络布局和路线设计提供了有价值的参考，特别是在面临大规模优化问题时，混合启发式解法的实用性为实际操作中的物流决策提供了有力支持。