基于量子微粒群算法的车辆路径问题研究

提出一种基于量子行为的微粒群智能优化算法。使用量子角表示量子比特的状态,并引入微粒群算法中,对量子群中的各量子角进行自适应动态调整．设计一种新的编码方式,用于求解车辆路径问题,通过计算表明,该算法是解决车辆路径问题的有效方法。     

基于混合微粒群算法的带时间窗的车辆路径问题研究

本文在基本微粒群算法（PSO）的位置更新中引入了模拟退火算法思想，并改进了模拟退火算法（SA）中的降温操作该算法结合了基本PSO的快速寻优能力和SA的慨率突跳性，避免了基本PSO易于陷入局部最优的缺点，提高了进化后1期算法的收敛精度.把该算法用于解决有时间窗的车辆路径问题（VRHTW），它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。     

基于微粒群算法的农产品物流配送路径优化研究

通过分析农产品物流配送的特点和对车辆调度的影响,对车辆数目不确定的带时间窗的车辆路径问题进行描述,建立起受成本影响、有时限的农产品物流配送路径优化模型,利用复合最优模型微粒群算法对该模型进行求解,并进行案例比较分析。文中所提出的农产品物流配送优化模型对降低农产品物流配送成本,提高农产品物流配送效率具有较好的实用价值。     

蚂蚁算法在复杂性运输路径问题中的应用——多车场多车型路径问题

车辆路径问题中,行驶路线往往取决于一系列约束条件,如配送中心个数,货物需求量,交发货时间,车辆容量限制等。要想达到一定的目标,如路程最短,费用最小,时间尽量少,车辆尽量少等,就得借劲于合适的算法去解决实际的问题。蚂蚁算法在解决著名的旅行商（TSP）问题上已取得了很好的成效,目前已陆续渗透到其他问题的求解上。文章主要针对多车场多车型车辆路径问题,用蚁群算法以及蚁群算法的优化算法去解决一些实际问题。     

基于混合粒子群算法的车辆路径优化问题研究

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。     

基于混合粒子发群算法的车辆路径化问题研究

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.     

基于混合粒子群算法的配送车辆复杂路径优化

提出了基于混合粒子群算法(PSO)的配送车辆复杂路径优化方法,描述了混合PSO的原理和流程,并将其运用到物流配送路径优化问题中。实验结果显示,该方法能得到满意的路径优化结果。     

基于微粒群优化算法的物流配送中心选址问题研究

结合物流配送中心选址的特点，建立数学模型．在此基础上研究了基于微粒群算法的物流多配送中心选址问题，得到一种新的多配送中心选址方法。仿真结果证明此方法比传统选址方法更适合多配送中心选址和非线性问题的优化，并且具有传统算法所不具备的灵活性，适用多样的物流配送模型。     

带时间窗车辆路径问题的混合量子粒子群算法

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。     

微粒群算法在现代物流系统优化中的应用

根据物流系统优化问题和微粒群优化算法的各自特点，提出了采用微粒群优化算法求解物流系统优化问题的相关策略，对微粒群优化算法在旅行商问题、车辆路径问题、配送中心选址问题、布局优化问题上的应用进行了研究。     

粒子群优化算法求解多选择背包问题

多选择背包问题是典型的NP难题,建立了多选择背包问题的数学模型,设计了一种粒子群优化算法对其进行求解。通过对其它文献中实例的仿真试验和结果对比,表明了算法对求解多选择背包问题的可行性和有效性。     

自适应粒子群优化算法在车间作业调度问题中的应用

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.     

基于免疫粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

以应急物流为背景,通过分析应急物流车辆调度问题的特点,在满足时间限制条件的基础上充分考虑车辆的载重和体积的限制,建立以运输距离最短和运输车辆最少的双目标车辆调度模型,并用免疫粒子群算法实现对模型的求解,来验证模型和算法的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的应急物流配送车辆调度研究

结合应急物流配送的车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路径优化进行了探讨。并建立应急物流配送车辆调度模型,用粒子群算法对车辆的配送路径进行优化。最后通过对实例的分析,验证了本文所提出的模型、算法具有合理性和可行性。     

基于混合信息的粒子群优化算法

本文提出一种基于混合信息的粒子群优化算法。此算法具有充分利用种群信息,保证群体的多样性,快速收敛效果和避免陷入局部极值的能力。