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针对带时间窗的车辆路径问题,采用混合量子粒子群算法对该问题进行了求解,该算法将量子粒子群算法与模拟退火算法相结合.充分发挥量子粒子群算法全局寻优能力强以及模拟退火算法局部寻优能力强的特点,从而能有效地避免早熟。仿真结果表明,该算法不仅收敛速度快,而且还具有较高的求解质量。 相似文献
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基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究 总被引:2,自引:0,他引:2
设计了一种引入了量子和遗传算法思想的粒子群算法.该算法结合了粒子群优化算法的快速寻优能力和量子算法可以同时处理多个目标的优点.避免了基本粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提高了求解速度。该算法用于解决车辆路径问题。通过实验表明了这种算法具有较好的性能。 相似文献
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随着全球化竞争的加剧和客户要求的不断提高、传统的生产管理方式使企业无法应对激烈竞争的挑战。量子粒子群算法是将量子计算理论和基本粒子群算法相结合的一种崭新的优化算法。将量子粒子群算法用于求解生产、采购集成决策问题。仿真结果证明了量子粒子群算法在供应链集成决策问题上的可行性、有效性和优越性。 相似文献
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本文提出一种基于量子的连续粒子群算法(Quantum Continuous Particle Swarm Optimization-QCPSO),使用量子比特编码粒子,模拟量子粒子坍塌的随机观察方法以生成种群,运用量子旋转门来产生新的种群,引入自适应变异算子保证种群多样性。性能测试表明,对于高维优化问题,本文提出的QCPSO比经典粒子群算法(PSO)和经典量子粒子群算法(AQPSO)具有更高的精度。 相似文献
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粒子群算法是一种基于鸟群的智能优化方法,量子粒子群算法是对粒子群算法进行改进的算法,运算规则简单,收敛速度快,变量少,易于编程实现。对于多目标、多约束条件的四连杆机构优化设计,本文提出了一种基于量子粒子群算法求解的设计方法。经过仿真实践,能够有效求解,是求解四连杆机构优化问题的一个较好方案。 相似文献
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采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置.最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的. 相似文献
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将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法.该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解.实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果. 相似文献