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摘要
物流中心选址在整个物流系统中占有十分重要的地位,由于物流选址问题往往涉及线性和非线性因素,传统的物流中心选址方法往往无法解决非线性因素,所以部分影响因素会被忽略.为此,提出一种基于IBA-BP神经网络的物流中心选址模型.利用拟蒙特卡罗方法对蝙蝠算法的种群进行初始化处理,使得蝙蝠个体分布合理,提高蝙蝠算法的种群多样性;然后根据迭代次数,动态调整蝙蝠飞行速度,平衡算法收敛速度和精度的问题.用改进后的蝙蝠算法(IBA)来搜寻BP神经网络的初始权值和阈值,以提高物流中心选址的预测精度.仿真结果表明,应用IBA-BP神经网络对物流中心进行选址是科学有效的.
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