基于改进量子进化算法的末端配送任务动态分配模型

大多数物流快递企业的配送业务末端会按照固定的配送服务区进行配送任务分配,无法针对变化频繁、分布不均的动态配送需求进行合理的配送资源设置,造成了各个末端配送节点工作负荷不均衡的现象,并进一步导致了配送调度管理混乱等问题。针对末端配送任务分配问题建立了一种考虑配送成本,资源利用率以及工作量配比差异的配送任务分配模型,对量子进化算法进行改进。对此问题求解,提出采用量子群稳定度作为算法退出判定条件,来避免算法的早退与无效迭代问题,并引入量子变异与淘汰机制,加强了算法对可行解的搜索能力。实验结果表明,与按配送区进行分配的方案相比,算法给出的方案有效缓解了配送任务分配不均的现象,同时也有效降低了总体配送成本。相关模型和算法可以根据动态的配送需求合理地分配各个末端网点的配送任务,有助于配送业务的下一步配送路径优化和科学调度。