electric_vehicle_routing_problem_with_time_windows 维也纳技术大学的带时间窗的电动车辆路线问题（EVRPTW），用于优化运输和物流业夏季课程2018年夏季 伪代码构造启发式 从距离保持器（getInterCustomerDistances）获取客户地图客户->潜在邻居 遍历这些客户 如果一个客户用于一条路线-跟踪该信息，以便在合并时不浪费客户两次 如果客户没有潜在的邻居（铅笔路径），请检查返回途中是否需要充电 如果客户有潜在邻居，请遍历所有邻居并检查 如果能量仍然足够（计算使用的功率并使用） 插入下一个客户 计算剩余电量并跟踪时间 当要为下一个客户提供服务时，请使用剩余的电池和新的时间 如果没有，请检查最近的充电站是否可以完全填满时间窗口 如果是，请前往充电站并计算由于充电而引起的时间偏移 如果没有，请尝试列表中的下一个客户

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-VRPTW-Python- 实现高升论文《基于电动汽车的带时间窗的路径优化问题研究》中的算法部分。

带时间窗车辆路径问题的混合改进型蚂蚁算法.rar

论文研究-带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法.pdf,  带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.

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