基于分布估计算法的军事物流配送中心选址决策

配送中心的选址决策在军事物流和后勤保障中具有重要的意义。但是,实际的军事物流供应链管理中,随着问题规模增大、约束条件变复杂,如何快速的选择配送中心地址,为多个部队用户提供最优的服务,仍是尚未解决的数学难题。针对这一问题,提出了一种新的基于分布估计算法的最优化选址决策方法。首先,对分布估计算法进行了改进,通过对决策变量联结关系的检测,构造分布估计算法中概率图模型的网络结构,一定程度上克服了传统分布估计算法中贝叶斯结构学习带来的巨大计算开销,并提高了算法的全局收敛性;然后,应用该算法求解军事物流配送中心选址的一个典型问题,将不同配送中心的相互影响融入到贝叶斯网络结构中,试验结果表明了新方法求解大规模复杂问题的优越性。