求解CVRP的改进量子遗传算法研究

• 作者: 向凤红 曹云 毛剑琳 郭宁
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆路径问题 量子遗传算法 量子旋转门 量子变异
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171907

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向凤红	昆明理工大学信息工程与自动化学院	95	413	12.0	17.0
2	毛剑琳	昆明理工大学信息工程与自动化学院	90	337	8.0	14.0
3	郭宁	昆明理工大学信息工程与自动化学院	30	78	6.0	6.0
4	曹云	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	4	1.0	1.0