物流配送优化中的混合智能优化算法(IMVO)与传统MVO、PSO算法性能对比研究

内容概要：本文基于一个含312个需求点及相应需求量的数据集，在25个备选配送中心坐标的基础上展开。采用创新的集成多宇宙优化(MVO)与粒子群优化(PSO)算法即IMVO算法确定17个最佳配送中心。同时将得到的最佳结果同MVO单独应用的结果进行了运行效率及时效性的比较，最后绘制了各配送中心与各个需求点的关系示意图，并针对所提出的IMVO算法做了灵敏度分析。 适合人群：供应链管理专业人士、物流规划专家、运筹学者、算法研究员。 使用场景及目标：适用于需要精确选取地理位置上最适合作为货物分发节点的情况；对于提高物流系统的成本效益有帮助；也可用于算法教学演示或者启发式组合算法的教学研究。 其他说明：文中提供的Python程序代码可以作为学习或研究的基础工具。但需要注意，实际运用时还需考虑更多现实因素比如交通限制等条件约束对路径规划的影响，并依据实际情况对参数进行调优。另外，该案例只展示了如何应用这些智能搜索方法来解决此类问题的一种思路而不是最优解。