基于QPSO算法的卷烟配送优化策略

针对卷烟配送点多、路线复杂的特点,提出采用量子粒子群算法(QPSO)制定最优配送策略,解决卷烟配送过程中的组合NP难题。以配送路径最短且配送量均衡为优化目标,建立卷烟配送问题的通用数学模型;在对比分析QPSO和粒子群算法原理的基础上,构建卷烟配送的QPSO求解模型,以实现车辆编号和配送次序同步寻优。实例计算表明,QPSO优化的卷烟配送策略能够使配送量均衡、配送行程最短、配送成本最低,可有效解决多目标非线性的卷烟配送问题。

基于改进GQPSO算法的多目标卷烟配送策略

卷烟配送普遍呈现客户点多、路线复杂的特点,是典型的组合NP难题。以配送成本最低且配送量均衡为优化目标,建立带时间窗的卷烟配送通用数学模型;引入选择与交叉操作,提出运用改进的遗传量子粒子群算法(GQPSO)实现车辆编号和配送次序同步寻优,以制定卷烟配送的最优策略。实例表明:GQPSO能快速有效制定满足优化目标的卷烟配送策略。