文档介绍：Microcomputer Applications Vol. 37 ,No. 12,2021 研究与设计 微型电脳应用2021年第37卷第12期
文章编号：ing of logistics trans­
portation. The results show that this method can effectively predict the traffic flow at urban intersections, guide the vehicles in
time, effectively avoid congestion, realize the optimization of logistics distribution path problem, and improve the efficiency of
logistics transportation.
Key words: particle swarm algorithm ； urban intersection； traffic flow； path optimization
定义，利用随机搜索方法，通过估计每个解空间的值来指导
0引言
搜索过程。文献［6］研究了一类随机需求下的电动汽车电池
科学、合理的物流运输路径能够大大降低物流成本，提 交换站选址一路径问题，提出了一种混合可变邻域搜索算
高物流经济效益。这就要求我们对物流运输路径进行优化 法，该算法将二进制粒子群算法和可变邻域搜索技术相结
设计，进而提高物流运行效率。对于一个城市的交通网络来 合，以交互式方式解决位置和路由问题。
说，道路交叉口是实现交通流疏散的重要节点，但同时也是 总的来说，国内外物流运输路径的研究方向主要分为以
影响城市通行能力的主要因素，这就对物流运输造成了一定 上5个方向，关于国内外产品物流现状的研究较多，且多集
的影响⑴。 中于物流系统更新重造，相关研究针对带时间窗的多目标车
为优化物流运输路径，提高物流运输效率，首先需要有