Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

运用LOGWARE4．0软件中的“COG”模块对仓库选址进 行精确重心法求解。实验结果如图2所示。实验表明，从25 次迭代以后，运算结果保持不变。因此 ，该仓库的地址为 = 6．298，Y=6．484，运输成本为55 015 057．44美元。 图2 运用精确重心法求解仓库选址问题的结果 4．1．3 粒子群算法求解实例结果 采 用 MATLAB7进 行 算 法 编 程 ，在 Intel Core2 Duo CPU T7100 1．80 GHz的计算机上进行计算。经过多次实验， 最终确定粒子群算法的各项参数 ：种群规模 m=25，惯性权重 CO=0．2，学习因子 c，=c，=1．5，迭代次数 gmax=30。 经过一次计算机实验 ，得到的初始种群如图3所示，经过 3O次迭代，种群的平均适应度和最优适应度的变化情况如图4

多配送中心选址问题可以描述为：某个地区内有若干个需求点，已知各个需求点的需求量，现欲在该区域内若干个配送中心备选点中选择一部分，建立配送中心，以满足该地区需求点的需求，并使得包括固定费用、运输费用以及存储费用在内的总费用最少。 为了简化问题，我们先做出如下假设： 1）仅在给定的配送中心备选点中选择一部分建立配送中心。 2）运输费用与运量成正比。 3）配送中心容量足够大，可以满足所有需求。 4）各需求点的需求量已知。 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其冷却。加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大；而冷却时粒子渐趋有序，在每个温度上都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

嘉吉物流是我国最大的物流企业之一，但调查发现其中仍然存在很多问题，制约了嘉吉物流的发展。 重要因素之一是配送中心的位置。 为了克服这一困难，科学地利用了嘉吉物流的区位，也有助于中国物流业的发展。 首先，本文通过对国内外相关文献的配送中心位置进行分析，根据自己掌握的主数据情况，选择Baumov模型作为主题。 然后，选择影响嘉吉物流配送中心的因素，并通过逐次逼近法获得最优解。 最终结果将是配送中心的容量，位置，数量分配等。 鲍莫夫模型的改进模型对嘉吉物流的选址有很大帮助，从而降低了嘉吉物流的成本。

在考虑商品供应成本因素的基础上,结合B2C电子商务企业物流配送网络的特点,建立了混合0-1整数规划的配送中心选址优化模型.该模型是一种特殊形式的选址-分配模型,具有NP难性质。为求解上述模型，开发了嵌入表上作业法的遗传算法。实例研究表明，该算法能高效求得模型的优化解，是求解物流配送中心选址这类复杂优化问题的一个较好方法.

配送中心选址问题数据集

免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用，资源内包含完整程序，函数调用时大小写略有瑕疵，只需运行一下主函数，自行修改即可。

针对物流配送中心选址优化问题中存在的多方面影响因素，难以精准实现优化选址的问题，通过综合考虑网点的物资需求量与配送时间的影响，建立结合配送时间的选址模型，并使用一种免疫优化算法对物流配送中心选址问题进行解决.

考虑不同情景下应急物流需求的不确定性, 将不确定需求用区间灰数表示, 构建了多情景下不确定需求的应急物流配送中心选址模型, 基于联系数理论, 将区间灰数转换为联系数, 使模型转换为确定性, 并设计了免疫量子粒子群算法进行求解。通过算例对模型进行仿真, 并说明了免疫量子粒子群算法的有效性。

物流中心选址重心法c++程序设计