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摘要：本发明提供一种基于粒子群算法的物资配送中心选址方法和系统，涉及配送中心选址技术领域。本发明通过粒子群算法解决了现有的选址方法中过分依赖初始解的技术问题，实现提高最优解的质量稳定性，保证了最优解的有效性。同时，在比较更新后的整个种群里的最优值时，引入DEMATEL方法根据因素的中心度和原因度确定当前整个群体中所有粒子发现的最优粒子，实现局部版本PSO算法中粒子拓扑结构的改进，故而算法不易陷入局部最优，进一步实现提高最优解的质量稳定性，保证了最优解的有效性。

主权项：1.一种基于粒子群算法的物资配送中心选址方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、设定输入参数并基于输入参数以最小化配送中心的建设成本为目标构建优化模型；S2、初始化粒子群算法的执行参数并随机确定初始粒子群的粒子位置和初始速度；S3、根据优化模型计算初始粒子群中每个粒子的适应度值，选择适应度值最小的粒子为全局最优粒子；S4、更新每个粒子的位置和速度，并检测更新后的粒子位置是否在可行域，若不在，则重新调整位置；S5、计算更新后每个粒子当前所在位置的适应度值，并与更新前粒子所在的位置的适应度值进行比较，选择适应度值小的位置作为更新后的当前粒子的位置；S6、运用DEMATEL方法从更新后的粒子中选择整个种群里的最优粒子；S7、将最优粒子和全局最优粒子进行比较，如果最优粒子的适应度值优于全局最优粒子的适应度值，则更新全局最优粒子，在粒子速度不更新的条件下更新粒子位置；否则，全局最优粒子保存不变，根据速度更新公式更新速度，再更新粒子的位置；S8、判断是否满足结束条件，若是，输出全局最优粒子，结束算法，否则，执行步骤S5；其中，所述S1包括：S101、获取到应急物资配送中心的候选集合、需求点的集合以及配送中心的建设成本等其他信息，根据信息设定输入参数，输入参数设定具体如下：Xi表示第i个应急医疗物资配送中心，i＝1，...，n；Yi表示应急医疗物资需求点，j＝1，...，m；ak为应急医疗物资配送中心的系统影响因素，k＝1，2，…，s；Z表示配送中心的建设成本；H表示配送中心设施总投资；M表示固定投资，Mi表示第i个应急医疗物资配送中心建设的固定投资，i＝1，...，n；N表示供应应急医疗物资的配送费用，Nj表示第j个应急医疗物资需求点供应应急医疗物资的配送费用，j＝1，...，n；b表示向受灾地区提供需求物资的每单位距离运输费用；aj表示重大疫情发生后受灾地区的应急物资需求量；dij表示从配送中心点i至受灾地区j的运输距离；S102、以最小化配送中心的建设成本为目标构建优化模型，所述模型包括目标函数和约束条件，具体包括：应急医疗物资配送中心的总建设成本由固定投资和配送费用两个部分组成，用参数表示为：Z＝M+N1-1配送费用为向受灾地区供应的应急物资需求量、配送中心至受灾地区的配送距离与单位运费三者的乘积，用参数表示为： 最终确定的目标函数为： 约束条件：1确保应急医疗物资配送中心的设施成本不超过总投入资金： 2保证Xi为0-1整数，当Xi为1时，表示i点确定被选中，当Xi为0时，则不选择i点：Xi＝{0,1}。

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