基于碳排放的开放选址-路径问题及算法

基于物流对节能减排的重大影响及第三方物流的广泛应用,本文建立了与配送中心规模、配送路径相关的低碳开放选址-路径(OLRP)问题模型,并设计量子进化算法(QEA)进行求解.算法采用先确定车辆及其顾客集,再选择配送中心的策略,并运用局部优化算子进行解的改善.通过目标值与CPU的综合分析,确定重要参数旋转角变化值Δθ,最大迭代次数itermax,种群Popsize的取值范围,并应用Barreto、Prins及Tuzun案例进行实验验证,结果显示碳排放目标的OLRP一定程度上会增大成本,量子进化算法在Barreto案例中的解均值优于LB、CPLEX及SA算法,在Prins案例中的求解效果与CPLEX相近,在Tuzun案例中绝大多数问题的求解结果优于CPLEX,在小规模问题中,优于SA算法,因此QEA是求解OLRP问题的一种有效算法.