【摘 要】
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针对油料保障优化问题,引入多时间窗口,考虑了油料保障的复杂时间约束和运力约束,提出了基于多时间窗口的调度模型.在求解算法上,运用量子遗传算法对油料供给点、需求点、时间窗约束和油料储量运量约束等条件进行量子比特编码,构建了最大限度地满足需求点的需求,同时保证各需求点开始保障的时间尽可能早的适应性函数,并通过量子旋转门等操作使量子编码染色体进行进化,得到优化后的油料调度方案.最后,对模型和算法进行了仿真实验,实验表明,量子遗传算法解决复杂时间窗约束条件下的油料调度问题具有全局搜索性强,收敛性较好的优点,并通过
【机 构】
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中国人民解放军陆军勤务学院 重庆 401331;中国人民解放军32322部队 乌鲁木齐 830000
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针对油料保障优化问题,引入多时间窗口,考虑了油料保障的复杂时间约束和运力约束,提出了基于多时间窗口的调度模型.在求解算法上,运用量子遗传算法对油料供给点、需求点、时间窗约束和油料储量运量约束等条件进行量子比特编码,构建了最大限度地满足需求点的需求,同时保证各需求点开始保障的时间尽可能早的适应性函数,并通过量子旋转门等操作使量子编码染色体进行进化,得到优化后的油料调度方案.最后,对模型和算法进行了仿真实验,实验表明,量子遗传算法解决复杂时间窗约束条件下的油料调度问题具有全局搜索性强,收敛性较好的优点,并通过调度方案的可视化为科学决策提供了依据.
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