路径问题研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题, 以增加时间惩罚费用的方式插 入软时间窗约束, 将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标, 建立数学 模型。采用启发式节约算法求解该模型, 考虑时间惩罚费用和运输费用, 比较每一配送节点上直接送 货和间接送货的节约费用关系, 求出最优配送路径。试验结果表明: 当配送次数达到50 次时, 货车平 均装载率仍能达到80%以上, 该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数, 优化了全局费用。

遗传算法进行车辆路径规划算法 蚁群算法-车辆路径问题

车辆路径问题代码！主要包括了初始种群的生成，种群的选择，迭代，绘图等。

时间窗的车辆路径问题进行研究，建立以最小化车辆数量和行驶路程为目标的多目标数学模型，提出一 种结合改进差分进化算法和变邻域下降搜索的基于Pareto支配的混合差分进化算法。首先重新定义了个体的生成 方式。其次，结合双种群策略和变邻域下降搜索技术来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力，并在搜索过程中用 随机个体替代种群中的重复个体，维持种群的多样性。然后引入Pareto支配的概念来评价个体的优劣性，并采用擂 台法则构造非支配解集