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

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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.

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来源
《计算机测量与控制》 |2019年第4期|208-212|共5页
作者
杨玥; 白士宇; 殷雪峰;
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作者单位

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;

沈阳工学院信息与控制学院;

辽宁抚顺 113122;

沈阳工学院信息与控制学院;

辽宁抚顺 113122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN98;
关键词
车辆调度; 组合优化; 混合量子遗传算法;

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