物流配送路径优化问题求解的量子蚁群算法

• 作者: 沈鹏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 物流配送 路径选择 量子计算 蚁群算法 转移概率
• 年，卷（期）: 2013,（21）
• 所属期刊栏目: 理论研究、研发设计
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3757字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0127

摘要

物流配送路径优化是一类实用价值很高的NP完全难题，针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点，提出了一种量子蚁群算法的物流配送路径优化方法（QACA）。在物流配送路径优化问题分析的基础上建立相应的数学模型，通过量子蚁群算法对其进行求解，对各路径上的信息素进行量子比特编码，采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新，对QACA的性能进行仿真测试。仿真结果表明，QACA具有较强的全局搜索能力和收敛速度，可以有效解决物流配送路径问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈鹏		21	63	4.0	7.0