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基于量子蚁群算法的随机需求的动态车辆路径问题

Dynamic Vehicle Routing Problem with Stochastic Demand based on Quantum Ant Colony Algorithm

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【作者】 宁涛焦璇魏瑛琦梁旭

【Author】 NING Tao;JIAO Xuan;WEI Yingqi;LIANG Xu;Software Institute,Dalian Jiaotong University;Institute of Accountancy,Dalian Neusoft University;

【机构】 大连交通大学软件学院大连东软信息学院会计学院

【摘要】 针对随机需求的动态车辆路径问题,以最小化成本和最大化客户满意度为目标,采用两阶段建模,把动态车辆路径问题转换为静态车辆路径问题,将量子理论与蚁群算法结合并加以改进,用量子Hε门代替传统的量子旋转门实现对蚁群的更新.用Matlab7. 0软件实现数据仿真,验证了本文改进的量子蚁群算法是求解该问题有效的方法之一.

【Abstract】 Aiming at the problem of dynamic vehicle routing with stochastic demand,two-stage modeling is adopted to minimize the cost and maximize customer satisfaction. The dynamic vehicle routing problem is transformed into a static vehicle routing problem. The quantum theory is combined with the ant colony algorithm,and Quantum Gate is used instead of the traditional quantum revolving door to update the ant colony. Matlab is employed to simulate the data,which proves that the improved quantum ant colony algorithm is one of the effective methods to solve this problem.

【基金】 中国博士后科学基金资助项目(2017M611231);辽宁省博士启动基金资助项目(201601244,20170520229);辽宁省社科规划基金资助项目(L18BGL018)
  • 【文献出处】 大连交通大学学报 ,Journal of Dalian Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2018年05期
  • 【分类号】TP18;U491
  • 【被引频次】22
  • 【下载频次】459
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