东莞理工学院学报
東莞理工學院學報
동완리공학원학보
Journal of Dongguan University of Technology
2015年
5期
49-56
,共8页
关联运输调度问题%量子进化算法%混沌搜索%自适应%多车场多车型
關聯運輸調度問題%量子進化算法%混沌搜索%自適應%多車場多車型
관련운수조도문제%양자진화산법%혼돈수색%자괄응%다차장다차형
考虑实际生活中商品供应商具有严格的营业时间限制、客户的个性化送货时间预设等因素,建立带客户硬时间窗、车场硬时间窗、多车场多车型等约束的关联运输调度问题模型.针对量子进化算法计算时间长、收敛速度慢以及容易出现早熟等问题,采用混沌初始化方法产生初始种群,使种群具有较好的多样性;采用简单量子旋转门更新当前种群中的非最优个体,减少算法的计算时间;提出混合混沌搜索策略提高算法的收敛速度和全局搜索能力,构造了混合混沌量子进化算法.对50客户规模的算例进行仿真表明提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,证明其模型的有效性,且该算法在收敛速度和寻优结果两方面略优于自适应遗传算法和量子算法.
攷慮實際生活中商品供應商具有嚴格的營業時間限製、客戶的箇性化送貨時間預設等因素,建立帶客戶硬時間窗、車場硬時間窗、多車場多車型等約束的關聯運輸調度問題模型.針對量子進化算法計算時間長、收斂速度慢以及容易齣現早熟等問題,採用混沌初始化方法產生初始種群,使種群具有較好的多樣性;採用簡單量子鏇轉門更新噹前種群中的非最優箇體,減少算法的計算時間;提齣混閤混沌搜索策略提高算法的收斂速度和全跼搜索能力,構造瞭混閤混沌量子進化算法.對50客戶規模的算例進行倣真錶明提齣的IVRP優于一般的VRP,可節約大量成本,證明其模型的有效性,且該算法在收斂速度和尋優結果兩方麵略優于自適應遺傳算法和量子算法.
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