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摘要
随着我国经济的飞速发展,物流作为现代服务业的主要支柱产业也面临着向信息化和智能化转型的机遇。高效、安全和低碳为物流资源的合理利用提出了更高的要求和挑战。在新发展趋势下,如何对具有大规模、动态和多目标等特征的复杂物流问题进行优化受到了特别关注,常规方法往往不能满足实际应用的需要。群智能算法高效和简洁的计算性能,为解决物流运作中的复杂问题提供了可行的技术手段。然而在解决复杂问题中,一般的群智能算法仍然面临着容易陷入局部最优和早熟等问题,阻碍了其在物流领域的深入应用。如果可以改善群智能算法缺陷,将会极大提升群智能算法的优化能力,拓展在物流领域的应用。论文旨在从种群拓扑网络、邻域结构和个体行为方面研究...
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