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基于越庫配送車(chē)輛調度的混合量子遺傳算法(QGA)研究
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沈陽(yáng)工學(xué)院校級基金:i5201801


Research On Hybrid Quantum Genetic Algorithm Based On Vehicle Scheduling
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    摘要:

    量子遺傳算法(QGA)是將經(jīng)典的量子理論應用到遺傳算法當中,將量子態(tài)引入傳統比特模型中,一種新型的求解最優(yōu)問(wèn)題的算法。越庫配送車(chē)輛調度是一類(lèi)經(jīng)典的組合優(yōu)化問(wèn)題,基于量子遺傳算法,針對提高物流配送過(guò)程中要求的快速和高效的問(wèn)題,本文研究了一種混合量子遺傳算法的框架,提出了解決傳統物流調度中的配送優(yōu)化方案的新思路,研究了新的量子更新和概率調整的策略,使該方法更加貼合物流配送的實(shí)際問(wèn)題,實(shí)驗結果顯示,采用混合量子遺傳算法后的性能明顯優(yōu)于傳統的量子遺傳算法,取得了更高的最佳適應度,具有良好的應用前景。

    Abstract:

    Quantum genetic algorithm is a new kind of algorithm to solve the optimization problem, which combine the classical quantum algorithm with the genetic algorithm and apply the quantum state to the Bit Model. Vehicle scheduling problem is a classic combinatorial optimization problem. This paper is mainly about a new Hybrid Quantum Genetic Algorithm framework to increase the speed and improve the efficiency of vehicle scheduling, which is more relevant to real problems. The result shows that the Hybrid Quantum Genetic Algorithm gets a higher fitness level than traditional way. It proves that the performance of improved method is better and has a good application prospect.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

楊玥,白士宇,殷雪峰.基于越庫配送車(chē)輛調度的混合量子遺傳算法(QGA)研究計算機測量與控制[J].,2019,27(4):208-212.

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  • 收稿日期:2018-10-17
  • 最后修改日期:2018-11-19
  • 錄用日期:2018-11-20
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-04-26
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