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| 基于蚁群算法与RBF神经网络模型的突发应急配送决策 | |
| 引用本文： | 黄向荣,谢如鹤.基于蚁群算法与RBF神经网络模型的突发应急配送决策[J].统计与决策,2009(15). |
| 作者姓名： | 黄向荣 谢如鹤 |
| 作者单位： | 1. 广州大学,商学院,广州,510006;中南大学,长沙,410083 2. 广州大学,商学院,广州,510006 |
| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究项目 |
| 摘 要： | 文章根据大型突发事件的突发性和不确定性,以及食品在物流过程中极易腐损等特点,确立一个用于食品物流应急配送中心选址决策的评价指标体系,并在这基础上,将蚁群算法(ACA)和径向基神经网络(RBFNN)结合起来,建立一个选址决策模型.该模型既具有神经网络的广泛映射能力,又具有蚁群算法所带来的高效率、全局收敛、分布式计算等特点,能够在安全、可靠、高效的原则下,较好地解决大型突发事件中食品应急配送中心的选址决策问题,以便确保和加快灾区的食品供应.最后,通过模拟算例表明该模型的适用性. |
| 关 键 词： | 蚁群算法 RBF神经网络 突发事件 应急物流 |
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