期刊文章详细信息
一种有效混合量子进化算法求解带容量约束的车辆路径优化问题 ( EI收录)
Effective hybrid quantum evolutionary algorithm for capacitated vehicle problem
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系,云南昆明650500 [2]云南省计算机技术应用重点实验室,云南昆明650500
基 金:国家自然科学基金资助项目(60904081);云南省中青年学术技术带头人后备人才资助项目(2012HB011);昆明理工大学学科方向建设资助项目(14078212);云南省计算机技术应用重点实验室开放基金资助项目~~
年 份:2015
卷 号:21
期 号:4
起止页码:1101-1113
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对带容量约束的车辆路径优化问题,提出一种有效混合量子进化算法。设计了基于二维量子位观测模型和可见度的解生成方式,实现了由该模型引导的全局搜索,将其用于发现解空间中的优质解区域;构造了一种基于客户间距离相近度的交换操作来提高解的质量;提出基于问题性质的交换和逆转操作来构造两阶段混合变邻域局部搜索,可对优质解区域进行快速细致的搜索,使算法的全局和局部搜索能力得到平衡。通过不同规模经典测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。
关 键 词:量子计算 车辆路径优化问题 混合量子进化算法 量子位观测模型 两阶段混合变邻域局部搜索
分 类 号:TP18]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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