基于量子超启发进化算法的低碳取送货车辆调度研究

项目名称： 基于量子超启发进化算法的低碳取送货车辆调度研究

项目编号： No.61402409

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 张景玲

作者单位： 浙江工业大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 取送货混排车辆路径问题（VRPSDP）是目前物流领域的一个热点问题，随着环保意识的加强，研究以低碳为目标的VRPSDP问题建模与优化理论具有重要的科学意义和实用价值。本项目在深入分析碳排放与车辆行驶距离、车型、载货量、道路网络、交通流量和行驶速度等因素相互关系的基础上，面向大规模、多约束、多车型、动态网络、动态随机问题，建立其典型低碳VRPSDP问题模型；构造量子超启发进化算法，借助其良好的泛化能力实现对上述不同模型的求解；通过理论和实验对所提出的模型与方法进行性能分析；并开发城市集送货车辆调度实验平台进行企业数据实例验证；以期在复杂VRPSDP低碳车辆调度问题的建模、量子超启发算法框架设计、高层启发式策略的设计、低层优化规则提取、调度方案的编码、算法的通用性、健壮性与计算复杂性等方面取得有实用价值的理论与应用成果，从而为低碳物流的发展提供有效的理论方法和技术支持。

中文关键词： 物流配送；取送货混排车辆调度问题；低碳模型；量子进化算法；超启发式算法

英文摘要： Vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup (VRPSDP) is a hot issue in the current field of logistics. With the strengthening of environmental awareness, the study of VRPSDP problem with the goal of minimizing the carbon emission has imp

英文关键词： Logistics distribution；VRP with simultaneous pickup and delivery；Low-carbon modelling；Quantum evolutionary algorithm；Hyper-heuristic algorithm