基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究 宁涛 著 2018年版

基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究
作者：宁涛 著
出版时间： 2018年版
内容简介
　　《基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究》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。《基于混合智能优化算法的车辆路径优化研究》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。
目录
第1章 调度优化问题概述
1．1 调度问题概述
1．1．1 调度的定义
1．1．2 调度问题的特点
1．1．3 调度管理的必要性
1．2 优化的相关概念
1．2．1 优化的发展及分类
1．2．2 优化问题的求解
1．3 调度优化问题应用研究概述
1．3．1 物流配送调度问题研究
1．3．2 作业车间调度问题研究
1．3．3 生产批量计划问题研究
小结
第2章 车辆路径问题
2．1 车辆路径问题背景
2．2 车辆路径问题概述
2．3 车辆路径问题数学描述及评价指标
2．4 车辆路径问题的分类和研究现状
2．4．1 车辆路径问题的分类
2．4．2 车辆路径问题研究现状
2．5 车辆路径问题的几种研究方法
2．5．1 算法
2．5．2 启发式算法
2．6 研究中存在的问题及发展趋势
小结
第3章 智能量子算法
3．1 研究现状
3．1．1 与其他算法的比较
3．1．2 优势
3．2 量子计算逻辑体系
3，2．1 量子比特
3．2．2 量子门
3．2．3 量空间
3．2．4 量子理论假设
3．2．5 量子纠缠
3．2．6 量子计算特性
3．3 量子计算的内涵及外延
3．3．1 量子计算原理
3．3．2 基于量子理论的优化算法原理
小结
第4章 云智能算法下的车辆路径问题
4．1 云算法概述
4．1．1 云模型的定义
4．1．2 云模型发生器
4．1．3 云模型的性质
4．2 云计算的概念
4．3 云遗传算法概述
4．3．1 云遗传算法研究现状
4．3．2 云蜷传算法的特点
4．3．3 基本云遗传算法
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