【摘 要】
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车辆路径规划问题（Vehicle Route Problem,VRP）是现实场景中一类点线拓扑结构问题,对物流现代化升级、智慧物流的建设有重大意义。随着物流业需求迅猛增加和国内路况愈加复杂,车辆路径规划问题呈现大规模、多目标、强约束等复杂特征,致使传统的精确算法和启发式算法难以高效、准确求解。因此,探究高效、稳健的新型智能优化算法有效求解复杂车辆路径规划问题,具有重要的理论意义和实际应用价值。本文
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车辆路径规划问题（Vehicle Route Problem,VRP）是现实场景中一类点线拓扑结构问题,对物流现代化升级、智慧物流的建设有重大意义。随着物流业需求迅猛增加和国内路况愈加复杂,车辆路径规划问题呈现大规模、多目标、强约束等复杂特征,致使传统的精确算法和启发式算法难以高效、准确求解。因此,探究高效、稳健的新型智能优化算法有效求解复杂车辆路径规划问题,具有重要的理论意义和实际应用价值。本文以差分进化算法（Differential Evolution Algorithm,DE）为主要研究对象,充分利用DE变异策略对算法收敛精度、收敛速度的正向作用,提出一种基于邻域变异和反向学习策略的差分进化算法（DE with neighborhood mutation and opposition-based learning,NBOLDE）。在NBOLDE中,在邻域模型中引入新的评价参数和权重因子,设计基于DE/current-to-best/1变异策略的邻域变异新策略（DE/neighbor-to-neighbor/1）,再引入反向学习策略优化初始种群,加速收敛、提升效率、增强稳定性。基于VRP的离散性和约束性,调整NBOLDE策略,引入引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm,GSA）,结合局部搜索策略,有效求解小规模低维车辆路径规划问题。为了克服算法在求解大规模问题时存在的求解效率低、搜索后期多样性不足、收敛速度慢、易陷入停滞等缺陷,结合量子进化算法（Quantum-inspired Evolution Algorithm,QEA）的量子计算特性和合作协同进化算法（Cooperative Co-evolution Algorithm,CCEA）分而治之的思想,提出一种基于量子进化算法和合作协同进化框架的差分进化算法（QDE with Hybrid Mutation Strategy and Cooperative Co-evolution Framework,HMCFQDE）。在该算法中,设计一种量子差分协同进化框架,划分子种群进行独立求解,采用混合变异策略提高搜索效率,利用量子旋转增强种群的多样性。针对大规模车辆路径规划问题,调整HMCFQDE策略,充分利用子种群框架,结合局部搜索策略,设计差分变异和量子旋转方式,有效实现大规模车辆路径的规划。针对求解高维大规模车辆路径规划问题时存在计算复杂度大、时间复杂度高的问题,引入具有虚拟化、可靠性高、通用型强的云计算,提出基于云计算平台和HMCFQDE算法的高维大规模车辆路径规划问题求解方法,以有效降低运行时间,提高求解效率。
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