지하 물류 네트워크 시스템 최적화를 위한 로지스틱 맵과 가우스 변이를 결합한 화이트 샤크 알고리즘 개선

Improvement of White Shark Algorithms Combining Logistic Maps and Gaussian Variations for Underground Logistics Network System Optimization

지하 물류 네트워크 설계는 도시 지하 물류 시스템에서 중요한 단계로, 물류 효율을 높이고 운영 비용을 절감하기 위해 최적의 물류 네트워크 경로를 찾는 것을 목표로 한다. 그러나 지하 환경의 복잡성과 불확실성으로 인해 전통적인 설계 방법은 이를 효과적으로 해결하기 어려운 경우가 많다. 본 논문에서는 화이트 샤크 최적화 알고리즘(WSO)을 기반으로 한 개선된 화이트 샤크 최적화 알고리즘(LGWSO)을 제안하여 지하 물류 네트워크 경로를 설계했다. 제안된 방법은 먼저 지하 공간 모델을 구축한 후, LGWSO 알고리즘을 이용해 경로를 계획한다. 혼돈 초기화 방법과 가우스 변이 전략을 채택하여 알고리즘의 성능을 효과적으로 향상시켰다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 알고리즘은 최적화 정확도, 수렴 속도 및 강건성 측면에서 뛰어난 성능을 보이는 것으로 검증되었다. 전통적인 설계 방법과 비교할 때, 본 방법은 복잡한 지하 환경에 더 적합하며 도시 물류 시스템의 지하 네트워크 설계에 최적화된 솔루션을 제공한다.

The planning of underground logistics pipeline networks is a crucial component of urban underground logistics systems, aiming to find the optimal construction path for the logistics network, improve logistics efficiency, and reduce operational costs. However, due to the complexity and uncertainty of the underground environment, traditional planning methods often fall short. This paper proposes a improved underground logistics pipeline network planning method based on the White Shark Optimization(WSO) algorithm, referred to as LGWSO(White Shark Algorithms Combining Logistic Maps and Gaussian Variations). The proposed method first establishes an underground space model and then uses the LGWSO algorithm for path planning. By adopting chaos initialization method and Gaussian mutation strategy, the performance of the algorithm has been effectively improved. Through simulation experiments, the algorithm has demonstrated significant advantages in optimization accuracy, convergence speed, and robustness. Compared to traditional planning methods, the proposed approach is better suited to handle the complex underground environment, providing an optimized strategy for the construction of urban logistics system underground networks.