本文關(guān)鍵詞：一種基于雙鏈量子編碼的動態(tài)車輛路徑問題解決策略

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【摘要】：針對配送調(diào)度事件動態(tài)變化的動態(tài)車輛路徑問題(DVRP),以最小化運輸成本、最小化配送時間與最大化載貨率為目標,建立了問題的數(shù)學模型,提出了改進的多相量子粒子群算法.針對DVRP問題的特點,提出基于車輛鏈和貨物鏈的雙鏈量子編碼方法;同時設(shè)計了基于周期和重調(diào)度因子驅(qū)動的動態(tài)調(diào)度策略.最后將方法應(yīng)用于動態(tài)仿真算例,并與其他經(jīng)典算法比較,結(jié)果驗證了所提出方法的有效性.
【作者單位】： 大連海事大學信息科學技術(shù)學院;大連交通大學軟件學院;
【關(guān)鍵詞】： 動態(tài)調(diào)度策略 動態(tài)車輛路徑問題 多相量子粒子群算法 雙鏈量子編碼
【基金】：國家自然科學基金(No.61374114) 遼寧省教育廳科學研究項目(No.L2014183) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項目(No.3132014321) 遼寧省教育廳高校優(yōu)秀人才青年學者成長計劃(No.LJQ2013048) 大連市計劃項目(No.2014A11GX006)
【分類號】：U492.22;TP18
【正文快照】： 0 引言經(jīng)典車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem,簡稱VRP)的研宄大多假定在路徑規(guī)劃之前,所有相關(guān)信息都是已知的,并且這些信息不會隨時間推移而變化.然而,實際生活中的車輛路徑問題中卻存在許多動態(tài)因素,比如:客戶需求、運輸需求、路徑制定者的主觀認識、交通路況及車況等,

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本文編號：873603