摘要：研究了高强度快递需求区域移动仓库选址问题的特点，以移动仓库总建设规模最小为目标函数，以区域需求量和仓库服务能力为约束条件，提出了基于多粒度集合覆盖问题的相遇蚁群算法。将需求点虚拟成粒子，利用K—means算法对粒子聚类，在划分好的粒子群里得到移动仓库备选点，分别应用传统的蚁群算法和相遇蚁群算法进行实例验证。计算结果表明：运用传统的蚁群算法，运算时间为12．7144S，最优解个数为13，最差解个数为15，平均解个数为13，解的正确率为79％；运用相遇蚁群算法，运算时间为3．8064s，最优解个数为12，最差解个数为13，平均解个数为12，解的正确率为98％，移动仓库选址方案的建设数量为12，有10个备选移动仓库是多余的。

关键词：物流工程 快递需求区域 移动仓库 集合覆盖问题 相遇蚁群算法 

单位：昆明理工大学交通工程学院; 云南昆明650500; 宁波工程学院交通与物流学院; 浙江宁波315211