【摘 要】
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车辆路径问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题。提出一种新的量子遗传算法用于最小化运输成本。设计一种将量子比特编
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61163051）, 云南省教育厅科学研究基金项目（2015Y071）
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车辆路径问题属于离散NP-hard组合优化问题,传统的量子遗传算法存在储存量大和易陷入局部最优解等问题。提出一种新的量子遗传算法用于最小化运输成本。设计一种将量子比特编码转换为实数的编码方法,每条染色体代表一种行车路线方案,利用改进的旋转门对种群进行更新操作,采用动态调整旋转角机制对量子步长实现自适应搜索,扩大全局搜索范围;引入一种变异操作,用于保持算法的种群多样性,从而提高算法的全局搜索宽度;采用客户节点重置和2-opt法对线路进行再优化,增强算法的局部搜索能力。仿真实验和算法比较,验证了该算法的优越性和有效性。
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