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2、新的编码方式，用于求解车辆路径问题，通过计算表明，该算法是解决车辆路径问题的有效方法。关键词：量子算法；粒子群算法；车辆路径问题中图分类号：TP14文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)05-0012-03Abstract: Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization was applied to solve the discrete Vehicle Routing Problem（VRP）. The quantum angle is emplyed in the quantum bit and the improved partic
3、le swarm optimization is adopted to update the Q-bit automatically. It has been proved that QPSO is an effective algorithm solving the Vehicle Routing Problems.Key words: quantum algorithm; particle swarm optimization; vehicle routing problems0引言车辆路径问题（Vehicle Routing Problem）是由Dantzig等提出的，它是物流活动的关键
4、环节之一，其任务是选派合适的车辆，确定行车路线时间及服务对象，以降低配送费用和提高服务质量。车辆路径问题是一类具有广泛应用的NP难题，国内外学者已经提出了许多求解该问题的启发式算法，如禁忌搜索算法遗传算法节约算法蚁群算法等。量子进化计算（Quantum Computation, QC）是一种将量子机制与基本进化计算相结合的概率搜索算法，其本质特征是充分利用了量子态的叠加性和相干性，量子计算以其并行性指数级存储容量和指数加速度特征展示了其强大的功能。本文采用量子算法与微粒群算法相结合，提出了一种新的基于量子行为的微粒群算法（QPSO）求解VRP问题，取得了较好的效果。1车辆路径问题的模型描述2算
5、法原理及描述2.1量子进化算法（QEA）4实验结果及其分析实验结果表明，QPSO方法对该问题具有较高的搜索成功率100%，且QPSO的运算时间和整体搜索成功率也较高。5结束语本文将粒子群算法和量子算法结合，运用到物流车辆配送问题中，通过实验表明QPSO算法是解决VRP问题的一种有效的方法，具有较好的运算速度和寻优能力。本文只研究了规模较小情况的量子微粒群算法的寻优能力，规模较大的情况还有待进一步深入的研究和讨论。参考文献：1 李军，郭耀煌. 物流配送车辆优化调度理论与方法M. 北京：中国物资出版社，2001.2 王岩，路春一，丰小月,等. 一种新的量子群进化算法研究J. 小型微型计算机系统，2
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