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为了节约资源，实现可持续化发展，产品服务系统(PSS)的概念在上世纪90年代被提出，经过十几年的发展，其在越来越多的领域都得到了很好的应用。将PSS理念应用到现代物流业的配送优化服务的关键一环车辆路径问题(VRP)，将能优化配送资源的利用以及降低其对环境的影响。因此，对PSS模式下车辆路径问题进行研究具有一定的学术意义和工程实践价值。
本文在国家自然科学基金项目“面向物流配送的动态车辆调度模型和混合量子进化算法(NO.60970021)”的资助下，分析与PSS模式下带时间窗多配送中心VRP(MDVRPTW)相关的多个参数，在此基础上确立各种调度策略，建立了车辆共享的客户分级MDVRPTW数学规划模型和车辆共享的动态需求MDVRPTW的两阶段数学规划模型，并采用具有良好优化性能的量子进化算法(QEA)进行求解。本文的主要工作和成果如下：
1．首先阐述了课题的研究背景及意义，给出了PSS的定义、分类及其研究进展，并综述了传统模式下带时间窗VRP、多配送中心VRP、动态需求VRP的研究，之后分析了PSS模式下MDVRPTW与传统模式下MDVRPTW存在的差异。
2．采用车辆共享机制，改进传统模式下VRP忽略车辆不足和车辆闲置的缺陷；引入客户分级策略增强对核心客户的服务以优化资源的利用；根据PSS模式下配送内容的异同设计了不同的调度策略。
3．建立了车辆共享的客户分级MDVRPTW数学规划模型，采用混合2-OPT QEA对其进行求解，并分析算法时间复杂度。将本模型与车辆共享的客户不分级MDVRPTW模型进行比较，验证了本模型的优越性。最后将混合2-OPT QEA与其他算法进行了比较，实验结果表明了该算法的优越性。
4．建立了车辆共享的动态需求MDVRPTW预优化阶段和实时优化阶段数学规划模型，提出了混合3-OPT量子进化算法对各阶段模型进行求解。算法引入了灾变操作增强解的多样性，对旋转门进行改进防止算法过早陷入局部最优。将改进旋转门的混合3-OPT量子进化算法与其他算法在实时优化阶段进行比较，实验结果表明该算法更适合于求解车辆共享的动态需求MDVRPTW，最后分析了影响算法性能的种群参数。
5．在上述理论工作研究的基础上，搭建了智能车辆调度仿真平台，以验证PSS模式下MDVRPTW模型以及所提的混合量子进化算法。
6．对全文主要研究工作进行了总结，展望了下一步研究工作。