基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究

本书系统地介绍了优化调度算法的基础理论及其在物流配送调度问题中的应用。本书在量子算法的叠加性、纠缠性和坍塌等基础上结合云模型随机性和稳定倾向性的特点，通过云发生器对量子算法进行改进研究，达到提高算法的收敛性和鲁棒性，更贴切地表现了不确定性和动态等问题定性和定量之间的转换关系。将混合算法分别应用于带时间窗车辆路径问题、不确定需求车辆路径问题、有同时集送货需求车辆路径问题以及动态车辆路径问题，最后通过实验验证了提出方法的有效性。最后将方法运用于物流配送的“最后一公里”问题和干扰管理问题中，将理论研究与物流行业的实际问题相结合，该方法也可以对生产调度、交通管理等领域提供一定的借鉴依据。