变邻域量子烟花算法求解CVRP

针对带容量约束的车辆路径问题，提出一种融合量子进化算法和变邻域优化策略的变邻域量子烟花算法。该算法采用等分随机键与最大位置法结合的实数编码方式，通过量子旋转门和非门变异提高算法全局搜索能力，同时运用结合2-Opt的变邻域优化策略加强局部搜索能力。选取17个基准算例进行参数实验和对比实验，实验结果表明，相对于对比算法，所提出的算法具有较好的寻优能力和收敛速度。     

物流运输调度问题的混沌烟花算法——基于多车型供应链

为了满足供应链物流的不同需求，考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件，以最小油耗、最短配送距离为目标，建立多车型供应链物流运输调度模型（Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain，MTVRPSC），并提出一种混沌烟花算法求解该模型。该算法以烟花算法为核心，提出一种编解码策略实现连续空间到MTVRPSC离散空间的映射，重新定义算法的适应度函数、适应度值和适应度的比较方法，并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。实验结果表明，所提出的算法在求解MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性。     

自适应遗传灰狼优化算法求解带容量约束的车辆路径问题

带容量约束的车辆路径问题是NP难的组合优化问题,精确算法无法在合理的时间内得到有效的解.本文提出了一种采用灰狼空间整数编码和先路由后分组解决方案生成策略的自适应遗传灰狼优化算法用于求解带容量约束的车辆路径问题.该算法提出了移动平均自适应灰狼更新策略和灰狼基因遗传策略提高全局收敛能力,同时提出带3-opt的劣势点启发邻域搜索策略来增强算法的全局和局部搜索能力.实验结果表明：所提出算法具有较高的计算精度和较强的寻优能力,有较高的鲁棒性,通过与自适应扫描和速度推测粒子群优化算法、K均值聚类和灰狼优化混合算法、大邻域搜索和蚁群优化混合算法、基于精英选择的多种群人工蜂群算法、基于集覆盖的扩展节省算法、混合变邻域生物共栖搜索算法等6个算法对比证明了算法的有效性.     

PV/T模块复合冷却模式性能对比测试与数值模拟分析

目前PV/T集热器有关双流体复合冷却的研究还少有涉及，基于此，本文通过搭建两套PV/T模块测试平台开展复合冷却与无工质冷却的对比实验，研究不同流量工况下模块的性能表现。数据表明：同时增大空气与水的质量流量有助于提高PV/T模块的电热性能，综合效率最高可达84.46%；复合冷却模式下玻璃盖板表面温度分层明显，电效率较无工质冷却模块可提升16.09%。通过对比实验数据与模拟结果，验证了PV/T数值模型的可信度，并进一步模拟分析运行参数对PV/T模块工作性能的影响，结果显示：单一地提高空气或水的质量流量，PV/T模块的总热效率、综合性能均得到提升；增大进口工质温度降低了模块的电热性能；而辐照强度的增加能够有效提升模块的综合效率。