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基于越库配送车辆调度的混合量子遗传算法(QGA)研究

杨玥; 白士宇; 殷雪峰 沈阳工学院辽宁省数控机床信息物理融合与智能制造重点实验室; 辽宁抚顺113122; 沈阳工学院信息与控制学院; 辽宁抚顺113122
车辆调度   组合优化   混合量子遗传算法  

摘要:量子遗传算法(QGA)是将经典的量子理论应用到遗传算法当中,将量子态引入传统比特模型中,一种新型的求解最优问题的算法;越库配送车辆调度是一类经典的组合优化问题,基于量子遗传算法,针对提高物流配送过程中要求的快速和高效的问题,研究了一种混合量子遗传算法的框架,提出了解决传统物流调度中的配送优化方案的新思路,研究了新的量子更新和概率调整的策略,使该方法更加贴合物流配送的实际问题,实验结果显示,采用混合量子遗传算法后的性能明显优于传统的量子遗传算法,取得了更高的最佳适应度,具有良好的应用前景。

简介:《计算机测量与控制》(CN:11-4762/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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