关于带时间窗车辆路径问题的鲁棒优化研究，卢山，许珮，本课题考虑不确定环境下的带时间窗限制的运输成本最小化车辆路径问题，并假设不确定性影响因素中的需求不确定属于一个不确定性集

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带时间窗的车辆路径问题 带时间窗（VRPTW）的车辆路径问题的计算后勤。 求解技术，粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）在VRPTW中的应用比较回顾。 解决方案算法 解决方案技术算法基于并根据下面给出的相应参考文献进行。 该算法使用Python 3进行编码。 VRPTW的遗传算法： Ombuki，Beatrice，Brian J. Ross和Franklin Hanshar。 “带有时间窗的车辆路径问题的多目标遗传算法。” 应用智能24.1（2006）：17-30。 VRPTW的粒子群优化算法： 龚永杰，张静，刘澳，黄瑞珠，钟HS，史玉华。 使用时间窗优化车辆路径问题：离散粒子群优化方法。 IEEE关于系统，人与控制论的交易，C部分（应用和评论）。 2012年3月； 42（2）：254-67。 数据集：所罗门基准数据集 更新的文件： 对于每种算法和各自的指标，可以在以下文件

为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求,在节约法的基础上加入了客户对时间的约束,提出改进的节约法,构建模型,提出模型假设和约束条件,列出目标函数,并给出求解过程,以阜新市A蔬菜批发中心为例进行分析,提出优化方案.结果表明,此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间,缩短配送距离,进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法,加入了时间约束,更具有现实意义,有助于此类路径问题的求解.

时间窗（CVRPTW）求解器的车辆行进路线问题 用Python编写的带有时间窗（CVRPTW）求解器的车辆行进路线问题。 实现是基于。 概述 该程序解决了带时间窗（CVRPTW）的车辆通行路线问题。 例如，假设以下网络和仓库（节点0）处的三辆车能够在尽可能短的时间内满足所有节点上的所有需求， 该程序提供以下解决方案： 先决条件 需要Python 3.8或更高版本。 用法 首先，安装依赖项： # Install Graphviz on macOS (On other platforms, use their own package managers) $ brew install graphviz # Create a Python virtual environment $ python -m venv .venv # Activate the virtualenv $ sourc

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