【摘 要】
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为降低物流配送过程中车辆排放量,建立以碳排放为目标的同时取送货低碳选址-路径问题模型,并利用量子超启发式算法对模型进行求解。量子超启发算法是以量子进化策略作为超启
【机 构】
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浙江工业大学机械工程学院;嘉兴职业技术学院机电与汽车分院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61572438);浙江省科技计划资助项目(2017C33224)
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为降低物流配送过程中车辆排放量,建立以碳排放为目标的同时取送货低碳选址-路径问题模型,并利用量子超启发式算法对模型进行求解。量子超启发算法是以量子进化策略作为超启发式算法的高层学习策略,并结合滑动窗口机制实现底层算子的准确搜索,以提高算法框架性能。此外,为了减少计算负担,构造了能够保证可行性解的编码方式和底层算子,并不需要任何解的修复技术,在此基础上提出一种快速简单易行的适应度评价方法。通过不同规模的实例的仿真实验和对比分析,表明所提算法能够在合理的时间内获得优质解,并验证了该算法的有效性和鲁棒性。
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