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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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