改进的遗传神经网络优化选址方法.pdf

【改进的遗传神经网络优化选址方法】是一种融合了模糊C均值聚类算法的遗传神经网络模型，旨在解决传统遗传神经网络在选址问题中的不足。该方法主要关注两个核心问题：一是考虑影响选址的各个因素的权重，二是避免算法在求解过程中过早收敛。 在传统的遗传神经网络中，选址研究往往忽视了各影响因子的重要性差异，即权重问题。而改进的方法首先通过建立选址中心决策矩阵来确定这些影响因子及其相应的取值范围，这样可以更全面地反映各个因素对选址决策的影响程度。接下来，使用模糊C均值聚类算法对这些因子进行聚类分析，从而获取每个因子的权重。这种方法能够更精确地量化影响因子的作用，使得选址决策更加科学和合理。 遗传算法通常用于全局优化，但存在早熟收敛的缺点，即算法过早找到局部最优解而停止搜索全局最优解。为了克服这个问题，本文提出将模糊C均值聚类算法与遗传算法结合，形成C-GA-BP算法。在优化过程中，遗传算法负责全局搜索，模糊C均值聚类算法则用来动态调整影响因子的权重，这样可以有效地防止算法过早收敛，提高选址优化的精度和稳定性。 在实际应用中，通过对黑龙江省物流公司选址问题的实验，比较了BP算法、GA-BP算法和C-GA-BP算法的优化效果。实验结果显示，C-GA-BP算法在选址优化方面表现出更高的精度和显著的优化效果，能更有效地降低建设成本，为物流公司的选址决策提供了有力支持。 总结起来，这项研究提出了一种创新的优化选址方法，它利用模糊C均值聚类算法改进了遗传神经网络，解决了传统方法中权重分配不准确和早熟收敛的问题。这种方法不仅适用于物流公司的选址，还可能广泛应用于其他需要复杂决策和多因素考虑的领域，如零售店布局、基础设施建设等。通过结合不同的优化算法和数据处理技术，我们可以期待在未来有更多的改进策略来提升复杂问题的解决效率和准确性。