基于量子蚁群算法的动态VRP问题的研究与应用

发布时间：2021-06-25 23:57

　　随着全球经济的快速发展,人们生活水平也正在不断的提升,随之而来的对物流配送的要求也越来越高,车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）已经成为物流行业近年来的热点话题。车辆路径问题作为物流配送的关键环节,如何最小化成本、最大化配送效率、提高客户的满意程度等一系列问题正逐渐凸显出来,成为当前研究的重中之重。车辆路径问题自提出以来,近几十年来国内外学者对其进行了深入而广泛的研究。动态车辆路径问题（Dynamic Vehicle Routing Problem,DVRP）是车辆路径问题的一种扩展,它的动态性和实时性更加符合当前客户对于物流配送的现实需求。本文采用两阶段建模方式,将动态车辆路径问题转化为静态车辆路径问题。考虑到客户满意度,引入了模糊隶属度函数。本文在算法上对传统的量子蚁群进行了改进,引入量子Hε门代替传统的量子旋转门实现对蚁群的更新,在动态优化阶段,采用时间片段原则处理动态事件,并引入模糊概率公式来判断是否将新增客户点插入到当前路径中。采用MATLAB进行数据仿真实验,将本文提出的算法与其他五种算法进行对比,在算法运行时间、算法收敛性、运行成本方面均... 

【文章来源】：大连交通大学辽宁省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１?ＶＲＰ路线示意图??Ｆｉｇ．?２．１?ＶＲＰ?Ｒｏｕｔｅ?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ??

是提高物流经济效益、实现物流科学化不可或缺的。车辆路径问题可被描述如下：车辆??从车场出发，完成任务后返回该车场且总代价最小的路线集，使得每个客户被且仅被一??辆车服务，并使得相关约束条件被满足。ＶＲＰ的路线示意图如图２．１所示。??？?Ｓｒ￣￣￣气??图２．１?ＶＲＰ路线示意图??Ｆｉｇ．?２．１?ＶＲＰ?Ｒｏｕｔｅ?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ??２．２车辆路径问题的分类??车辆路径问题从１９５９年被提出开始到现今经历了几十年的研宄和发展，取得了很??多研宄成果，车辆路径问题的种类扩展也越来越多样化。??（１）按照常见的约束条件包括：??ａ．

图４．１算法流程图??Ｆｉｇ．?４．１?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｒｔ?ｏｆ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??２７??


本文编号：3250205