在物流配送中，配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法，实现了物流配送VRP的优化过程，建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试，发现该算法收敛性较好，在较高服务水平的基础上，明显降低了配送成本。
2019-12-21 20:55:27
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本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题，程序中考虑了两种车型，建立的目标函数是车辆总运营成本最小，考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束，采用的优化算法是遗传算法，程序内部有详细的注释，方便修改。
2019-12-21 20:30:05
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车辆从场站出发对客户进行配送服务最后返回场站，要求所有顾客都被配送，每位顾客一次配送完成，且不能违反车辆容量的限制，目的是所有车辆路线的总距离最小。车辆路线的实际问题包括配送中心配送、公共汽车路线制定、信件和报纸投递、航空和铁路时间表安排、工业废品收集等。
2019-12-21 20:25:15
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本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题，程序中考虑了两种车型，建立的目标函数是车辆总运营成本最小，考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束，采用的优化算法是遗传算法，程序内部有详细的注释，方便修改。
2019-12-21 20:21:57
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源代码是解决车辆路径问题的。就是在进行染色体交叉时，一定要注意基因结构的问题。根据具体应用情况，尽量要保证好的基因结构遗传到后代中。其实此时的交叉变异等所有的操作，考虑的是基因结构，而不是单个的基因。所以在设计编码方式时就要考虑到设计出良好的基因结构。便于分割和组合的结构是好的设计。
2019-12-21 19:57:42
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