【摘 要】
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为降低物流配送过程中车辆排放量,建立以碳排放为目标的同时取送货低碳选址—路径问题模型,并利用量子超启发式算法对模型进行求解。量子超启发算法以量子进化策略作为超启发
【机 构】
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浙江工业大学机械工程学院,嘉兴职业技术学院机电与汽车分院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572438),浙江省科技计划资助项目(2017C33224)
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为降低物流配送过程中车辆排放量,建立以碳排放为目标的同时取送货低碳选址—路径问题模型,并利用量子超启发式算法对模型进行求解。量子超启发算法以量子进化策略作为超启发式算法的高层学习策略,并结合滑动窗口机制实现底层算子的准确搜索,以提高算法框架性能。此外,为了减少计算负担,构造了能够保证可行性解的编码方式和底层算子,并不需要任何解的修复技术,在此基础上提出一种快速简单易行的适应度评价方法。通过不同规模的实例的仿真实验和对比分析,表明所提算法能够在合理的时间内获得优质解,并验证了该算法的有效性和鲁棒性。
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