基于递归神经网络算法的电子物流配送系统配送路径优化  

作　　者：郭艳平[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学金城学院,南京211156

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2024年第4期25-27,43,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：传统电子物流配送系统无法有效优化配送路径,需要花费大量的时间进行路径搜索,从而导致分配成本的增加和效率的降低。因此,提出了递归神经网络算法(RNNs)的物流分布路径优化模型,并将递归模糊神经网络算、与布谷鸟搜索算法(CSA)与群体智能算法(ACO)进行电子商务物流分布路径比较。实验结果表明,递归模糊神经网络算法可以实现电子商务物流分布路径的优化,与群体智能算法和布谷鸟搜索算法相比,递归神经网络算法的最优路径长度分别减少3.7 km和3.5 km,并且在迭代200次数的条件下,递归神经网络算法可以获得最短配送路径。

关 键 词：递归神经网络算法 电子物流配送系统 配送路径 路径长度 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F252.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]