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逆向物流算法python--第1页
逆向物流算法python
逆向物流算法是一种用于处理退货、维修和回收等问题的优化算法。
Python中常用的逆向物流算法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群
优化算法等。
下面是一个使用粒子群优化算法实现逆向物流问题的Python代码示例：
```python
importnumpyasnp
#物品的初始库存量
initial_inventory=100
#物品的成本
cost=5
#物品的单位运输成本
unit_transportation_cost=2
#物品的单位存储成本
unit_storage_cost=1
#粒子群优化算法参数
n_particles=50
n_iterations=100
min_velocity=np.array([-1,-1,-1])
max_velocity=np.array([1,1,1])
min_position=np.array([-np.inf,-np.inf,-np.inf])
max_position=np.array([np.inf,np.inf,np.inf])
逆向物流算法python--第1页
逆向物流算法python--第2页
p_w=0.7#惯性权重
p_c1=2#认知系数
p_c2=2#社交系数
velocity=np.zeros((3,))
position=np.zeros((3,))
best_position=np.zeros((3,))
best_score=np.inf
best_particle=None
#逆向物流问题参数
items=[{item:item1,quantity:5},{item:item2,
quantity:10}]
return_centers=[{item:item1,location:location1},
{item:item2,location:location2}]
foriinrange(n_iterations):
velocity=(best_position-position)p_w+
(np.random.rand(3)-0.5)(max_velocity-min_velocity)+
min_velocity
position+=velocity
position=np.clip(position,min_position,max_position)
scores=[]
foriteminitems:
quantity=item[quantity](initial_inventory/
(position[0]+position[1]))#数量折扣因子
inventory=initial_inventory-quantity#库存量更
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新
location=return_centers[item[item]][location]
#根据退货地点进行排序
r
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