【物流选址】优化算法解决带时间窗和碳排放考量的物流选址问题【附Matlab代码】

该程序包含几种物流选址的最优方案，能够解决路径最短问题以及建厂等相关数学模型的算法和解题思路。

免疫优化算法是一种模拟生物免疫系统的全局优化方法，在解决物流配送选址等复杂问题中展现出独特的优势。物流配送选址是优化物流网络中至关重要的环节，涉及选择最佳的配送中心位置以达到最高的服务效率和最低的成本。深入探讨了免疫优化算法在物流配送选址中的具体应用，并结合实例进行了详细的程序分析。

包含智能优化算法中蚁群算法的应用，针对多中心带时间窗的车辆路径问题进行解决的Matlab仿真代码，适用于科研人员在路径规划等多个领域的应用。代码涵盖了神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理和无人机技术，具备广泛的科研实验价值。

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

利用免疫优化算法优化物流配送中心选址，附有程序代码，修改函数调用即可运行。

免疫优化算法的物流选址方案，适合那种配送网络复杂、选址条件多变的情况。它的思路挺像生物免疫系统——抗体、浓度、激励这些概念都借过来了，听着学术，其实用起来还蛮顺的。 全局搜索能力强，适合你想一次性搞定多个配送中心选址，不容易陷入局部最优。流程方面也不复杂，从初始化抗体种群开始，一步步往最优结果推进。代码结构清晰，参数都开了口子，可以调得细。 比如抗体种群大小、克隆倍数这些，调好了效果挺的。如果你用惯了传统优化方法，换上这个试试，效果会让你眼前一亮，尤其是在变量多、限制条件杂的时候。 项目用的是MATLAB，跑起来速度还不错，适合做研究或者工业模拟。你可以参考这个MATLAB 选址代码，直接套用

CSDN用户佛怒唐莲分享的视频，提供了完整的可运行代码，适合初学者使用。主要文件包括主函数main.m和其他辅助函数。代码适用于Matlab 2019b版本，如有错误，可根据提示进行修改。操作简单：将文件放入Matlab当前目录，打开main.m并运行，即可获得结果。视频中还提供了仿真咨询服务，包括代码定制和科研合作。

cuckoo_search12是对原布谷鸟算法MATLAB程序的优化修改，数据参考论文《基于布谷鸟算法的平面选址问题_宋瑞敏》，包含无约束公式和12顶点数据。程序已在MATLABr2017b版本中通过测试，其他顶点计算只需调整最后的函数及顶点矩阵。

带时间窗的配送路径优化算法，结合了改进遗传算法和局部最优搜索，收敛速度快、结果也比较稳定。适合搞物流优化的你试试看。代码用的是 MATLAB，结构清晰，逻辑也还不错，想改也容易上手，挺适合快速应用到实际项目里的。