物流调度对提高供应链的有效管理至关重要。针对物流云服务模式中调度任务多、信息量大、需求广的特点,提出了一种改进蝙蝠算法求解物流云服务调度问题的方案,其优化目标为最小化调度时间和最大化资源利用率。根据设计的算法流程,首先基于工件升序排列(ranked order value,ROV)规则对蝙蝠个体进行重新编码,接着调整初始化数据范围来减少分配任务超载和资源闲置现象,并在迭代过程中增加约束条件来均衡…

        物流调度对提高供应链的有效管理至关重要。针对物流云服务模式中调度任务多、信息量大、需求广的特点，提出了一种改进蝙蝠算法求解物流云服务调度问题的方案，其优化目标为最小化调度时间和最大化资源利用率。根据设计的算法流程，首先基于工件升序排列（ranked order value，ROV）规则对蝙蝠个体进行重新编码，接着调整初始化数据范围来减少分配任务超载和资源闲置现象，并在迭代过程中增加约束条件来均衡任务量，最终实现了资源与任务的智能调度。通过和遗传、粒子群以及基本蝙蝠算法的对比分析，体现了改进算法的优越性。最后利用Witness对方案进行仿真，证明了改进蝙蝠算法在解决物流云服务任务调度中的有效性，同时扩展了蝙蝠算法的应用领域。 关键词：物流云调度；改进蝙蝠算法；均衡任务；智能匹配；仿真模拟；优越性源进行调度分配来满足客户的个性化物流需求。在这种情形下，如何快速的来实现物流资源与需求任务的动态组合、智能匹配和优化调度就显得尤为重要。

        国内外学者对物流调度的研究取得了一定的成果。近些年随着人工智能和神经网络技术的不断发展，越来越多的智能优化算法也被应用到物流调度优化中。郑小强[4]等提出了一种云遗传算法来解决复杂维修物流任务的组织和调度；范志强[5]设计了一种模拟退火算法对多目标物流订单分配模型进行求解；张卫[6]等结合云模型和蚁群算法对制造服务调度问题制定了一种求解策略,来实现制造服务资源的优化配置。蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)是新生的仿生智能算法，它通过模拟蝙蝠个体的捕食过程来搜索优化问题的全局最优解，具有搜索快速并且操作简单的特点。本文基于物流云服务平台强大的信息整合能力，采用改进蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm, IBA)，对云服务平台中的物流任务进行调度优化。改进算法中，在种群初始化时，

        进入21世纪，客户的个性化需求越来越多样，不仅促使物流服务日新月异，更要求物流调度对市场变化具有较高的适应性和灵敏性，而物流调度的主要难点在于如何用最小的时间对需求不同、任务量大的物流服务进行快速合理的分配。近几年来，在云计算、物联网和供应链管理的综合模式下,产生了一种面向供应链的物流服务新模式—物流云服务[1](Logistics Cloud Service, LCS)，该模式把物流资源虚拟化为云后集中存储起来，对其整合形成对应的物流资源云，为客户提供便捷、优质的个性化物流服务。和以往的物流服务模式相比，物流云服务(LCS)更加注重物流服务的专业化和个性化[2]，通过构建按需供应、资源高度共享的物流服务平台[3]，来实现全社会物流资源的分配和调度。基于这种模式，客户希望快捷的享受到最适合的物流服务，而作为物流服务提供者也希望以最少的时间对物流资