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第1章 调度优化问题概述1

1.1 调度问题概述1

1.1.1 调度的定义1

1.1.2 调度问题的特点2

1.1.3 调度管理的必要性4

1.2 优化的相关概念4

1.2.1 优化的发展及分类4

1.2.2 优化问题的求解5

1.3 调度优化问题应用研究概述7

1.3.1 物流配送调度问题研究7

1.3.2 作业车间调度问题研究8

1.3.3 生产批量计划问题研究10

小结11

第2章 车辆路径问题12

2.1 车辆路径问题背景12

2.2 车辆路径问题概述13

2.3 车辆路径问题数学描述及评价指标16

2.4 车辆路径问题的分类和研究现状17

2.4.1 车辆路径问题的分类17

2.4.2 车辆路径问题研究现状18

2.5 车辆路径问题的几种研究方法26

2.5.1 精确算法27

2.5.2 启发式算法27

2.6 研究中存在的问题及发展趋势31

小结31

第3章 智能量子算法32

3.1 研究现状32

3.1.1 与其他算法的比较33

3.1.2 优势34

3.2 量子计算逻辑体系35

3.2.1 量子比特35

3.2.2 量子门36

3.2.3 向量空间38

3.2.4 量子理论假设40

3.2.5 量子纠缠42

3.2.6 量子计算特性42

3.3 量子计算的内涵及外延44

3.3.1 量子计算原理44

3.3.2 基于量子理论的优化算法原理45

小结54

第4章 云智能算法下的车辆路径问题55

4.1 云算法概述55

4.1.1 云模型的定义55

4.1.2 云模型发生器56

4.1.3 云模型的性质58

4.2 云计算的概念58

4.3 云遗传算法概述59

4.3.1 云遗传算法研究现状59

4.3.2 云遗传算法的特点61

4.3.3 基本云遗传算法62

4.3.4 云自适应量子遗传算法62

小结66

第5章 云计算模式下带时间窗车辆路径问题67

5.1 问题概述67

5.1.1 问题分类67

5.1.2 数学模型68

5.2 VRPTW的改进量子遗传算法研究70

5.2.1 量子遗传算法工作原理71

5.2.2 改进量子遗传算法73

5.2.3 算法复杂度分析74

5.2.4 实验及分析74

5.3 VRPTW的混合量子粒子群算法研究77

5.3.1 量子粒子群优化算法77

5.3.2 粒子编码78

5.3.3 评价函数的计算78

5.3.4 混合量子粒子群算法计算步骤79

5.3.5 仿真实验及分析80

小结82

第6章 云计算模式下的不确定需求车辆路径问题83

6.1 不确定需求车辆路径问题描述83

6.2 不确定需求车辆路径问题分析84

6.2.1 模糊需求量描述84

6.2.2 VRPUD模型描述85

6.3 不确定需求车辆路径问题数学模型87

6.3.1 静态需求优化阶段87

6.3.2 动态实时需求优化阶段88

6.4 云自适应遗传算法89

6.4.1 云遗传算法组成要素89

6.4.2 基本云遗传算法操作91

6.4.3 云自适应遗传算法92

6.4.4 基于AHP的决策策略94

6.5 数据分析与仿真验证95

小结98

第7章 有同时集送货需求车辆路径问题99

7.1 求解方法对比99

7.2 问题描述和数学模型100

7.2.1 问题描述100

7.2.2 数学模型101

7.3 集送货问题模型的分类102

7.3.1 调度路径的可行性分析103

7.3.2 问题解的可行性分析105

7.3.3 静态调度问题107

7.3.4 动态调度问题108

7.4 基于混沌理论的改进量子算法109

7.4.1 量子算法的优势109

7.4.2 混沌理论110

7.4.3 量子算法的实现112

7.5 实例研究与分析114

7.5.1 混沌方法初始化115

7.5.2 改进方法计算旋转角116

7.5.3 量子进化算法117

小结119

第8章 云计算模式下的动态车辆路径问题120

8.1 问题概述120

8.2 DVRP调度模型121

8.2.1 DVRP描述121

8.2.2 目标函数121

8.3 DVRP调度策略122

8.4 DVRP的混合量子粒子群算法123

8.4.1 双链量子编码123

8.4.2 基于Logistic映射的粒子群算法124

8.4.3 改进算法设计步骤125

8.4.4 数据分析与验证126

8.5 基于云计算理论的自适应遗传算法128

8.5.1 求解策略128

8.5.2 数据分析与验证128

小结132

第9章 智能量子算法在物流“最后一公里”问题中的应用133

9.1 应用背景133

9.2 不同模式的配送效率模型134

9.2.1 问题描述134

9.2.2 配送模型分析135

9.2.3 有关服务时间（ts）的分析137

9.3 改进的量子细菌觅食算法139

9.3.1 传统的BFOA算法140

9.3.2 改进的QBFO描述140

9.4 QBFO的性能分析142

9.4.1 初始值的设置142

9.4.2 绩效评估143

9.4.3 基于MAGTD的调度决策143

9.5 案例研究144

9.5.1 仿真示例144

9.5.2 实例测试144

9.5.3 不同配送模式下的成本比较145

小结147

第10章 智能量子算法在物流配送干扰管理中的应用148

10.1 应用背景148

10.2 干扰管理模型149

10.2.1 问题描述149

10.2.2 干扰管理模式150

10.2.3 问题目标函数151

10.3 配送干扰管理求解算法153

10.3.1 双链量子编码153

10.3.2 基于Logistic映射的粒子群算法154

10.3.3 改进算法设计步骤154

10.3.4 算法收敛性比较155

10.4 数值实验156

10.4.1 测试算例156

10.4.2 算例验证157

小结160

第11章 总结与展望162

11.1 总结162

11.2 工作展望163

参考文献164