为降低物流配送成本，提高配送效率，本文采用了传统遗传算法、传统量子遗传算法、改进的量子遗传算法应用于物流中心选址问题，结果表明改进的量子遗传算法较之于其余两种传统算法更具优越性。
同时，本文的选址模型只是最基本的基于需求和距离的选址，各位也可以具体地针对各个领域，如：冷链物流、农业物流、应急物流、无人机配送等来添加内容，根据你的应用场合更改代码即可，即目标函数和约束部分。
00 文章目录
1 背景
2 选址模型描述
3 遗传算法及其改进算法
4 代码目录
5 仿真
6 源码获取
01 背景
随着我国经济不断融入世界经济，我国企业的现代物流意识在日益增强， 正积极采用先进的组织方式和管理技术，降低物流成本，提高物流服务质量， 以便更好地参与国内外两个市场的竞争。同时，为改善投资环境，吸引更多 的外商投资，我国也将努力创造条件，使本国经济与世界经济接轨，给外商 投资创造良好的投资环境和发展环境。
实践证明，配送是多年来物流业创造财富的一种较好的服务形式，近几年来在我国发展很快。配送作为实现物流系统功能的最后一个环节，是顾客 可以直接感受到的物流服务，对实现整个物流系统功能来说具有重要意义， 因此提高配送系统的效率是提高整个物流系统效率的重要环节。
物流配送中心的选址问题逐渐成为物流以及供应链中研究的热点，配送中心的选址理论主要包括混合整数规划、 双层规划模型及模糊熵权理论等。韩倩等利用图谱分析进行了年度趋势和发展历程分析，发现物流配送中心的选址问题呈现逐年增加的趋势, 而物流中心选址问题属于复杂组合优化问题。因此 启发式算法是求解的必要手段．近年来，遗传算法、 禁忌搜索等启发式算法的出现 为求解NP-hard问题提供了新的工具．但是传统的启发式算法还不能高效地求解属于复杂系统组合优化问题的物流中心选址，因此本文针对传统启发式算法的不足，在传统量子遗传算法基础上，引入小生境策略、灾变因子以及量子交叉算子，同时动态调整其旋转角，这种改进的量子遗传算法可以有效的解决遗传算法的局部最优问题。
02 选址模型描述
假设现 有Ａ个需求点，即对应Ａ个配送点。现需要从Ａ个配送点中选取Ｐ个物流配送中心，在满足所有位置的货物需求量的前提下，使得所构建的物流配送系统的总体配送代价达到最小。
2.1 目标函数
物流配送中心选址的目标函数可定义为
式中：Ａ表示所有农产品需求点数量，Ｐ表示选取物流配送中心选址数量, ψi表示配送点i 的农产品货物需求量，dij表示配送点i与距离最短的物流配送中心j间的距离，Zij表示配送条件选取因子，且Zij∈｛0,1}，若Zij＝1，表示配送中心j提供配送点i的货物需求，若Zij＝0，则表明配送点i的货物不由j配送。
2.2 约束条件
物流配送中心选址模型的约束条件如下：
表明每个配送点的产品总需求量应小于等于配送中心农产品货物总量Ｔ。
表明农业配送点与物流配送中心间的配送关系，即：一个配送中心负责一个配送点。
表明若配送点不在任一配送中心的可达配送范围内，则该配送点没有客户。
表明物流配送中心数量为Ｈ。
表明每个配送点都必在配送中心的可达范围内。
03 遗传算法及其改进算法
对于遗传算法的改进方法，在作者往期博客中已有阐述。
量子遗传算法及其MATLAB实现
04 代码目录
运行时，先逐个运行Loc_NGA.m、Loc_NGA.m、Loc_NGA.m，会产生对应的迭代曲线以及选址结果图，最后运行compare.m即可集中比较各算法的迭代曲线。
05 仿真
随机选取A=31个需要物流配送的城市位置信息，一个城市对应一个货物需求点，参数P=5即选择5个站点为物流配送中心。表给出了需求点详细城市坐标(X,Y)以及货物需求量。，选取GA算法,QGA算法,NQGA算法进行对比
下图为3种算法求解的物流配送中心选址结果，蓝色圆圈为货物需求点，红色方形为不同算法求解的物流配送中心选址，直线代表一个需求点由相应配送中心配送产品。
由于优化算法具有随机性，因此结果不唯一。
下图是算法求解适应度的均值迭代变化曲线。在迭代初期，改进的量子GA算法求解的适应度值随着迭代进行的下降速率是所有算法中最快的，说明改进后的蝗虫优化算法具有更强的初值寻优性能，寻优范围更广。此外，改进的量子GA算法求解的适应度值也是最小的，说明算法引入的改进策略进 一步提升了模型的求解精度。
06 源码获取
#############################
https://mbd.pub/o/bread/ZJqamZtw
#############################
欢迎关注
#############################
作者微信公众号: KAU的云实验台
#############################