vrp 数学模型 算法 lingo 物流 配送

描述 该项目提供了解决车辆路径问题的多种变体的方法，称为富VRP。 它提供了默认的元启发式实现，可以粗略地描述为Multi-objective Parthenogenesis based Evolutionary Algorithm with Ruin and Recreate Mutation Operator 。 设计目标 尽管性能一直是关注的重点，但设计背后的主要思想是可扩展性：该项目旨在支持各种称为Rich VRP的VRP变体。 这可以通过各种扩展点来实现：自定义约束，目标功能，接受标准等。 入门 有关常规安装步骤和基本用法选项，请检查下一节。 有关功能的更详细概述，请参见 。 安装 您可以使用三种不同的方式安装vrp求解器： 从Docker安装 试试你的环境VRP解算器，最快的方式是使用docker图像（不是性能优化）： 从Github Container Registry运行

华为S2300系列交换机的VRP文件，可用于格式化flash的交换机的恢复。注意bootrom的版本。

CVRP-GA 基于C++，使用遗传算法解决物流运输中的VRP问题 ##1．导言 当今社会，随着像阿里，京东这样的电商巨头的崛起，我国的物流行业也变得空前的繁荣。特别是诸如淘宝双十一的日子里，更是达到了全民网购这种盛况。而随之而来的则是物流的运输问题。物流公司为了获得更高的利益，目标是在完成物流任务的条件下，通过合理的运输路径安排，使得使用最少的货车，运输的总里程也最少，货车利用率更高。而这也就是经典的CVRP问题。由于该问题为NP-hard问题，使用传统的算法较难解决，所以这里我们使用启发式智能算法中的遗传算法，去解决这个问题。 ##2．实验过程 ####在使用遗传算法解决CVRP问题时，步骤如下： 输入要选择的数据文件，种群大小，遗传进化的代数。 读取数据文件，得到每个客户点的坐标、运载需求量，以及货车最大装载量。 按种群大小与客户数量，初始化种群。假设种群大小为100，有75个客户，

VRP_GA 遗传算法（GA）的车辆路径问题（VRP） 该存储库提供了程序和模块来解决具有遗传算法的车辆路径问题。 编译 对于Windows用户，请使用MinGW-win64安装gcc / g ++编译器；对于Liunx用户，请使用apt-get安装g ++。 对于Windows用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.exe 对于Linux用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.out 行刑 对于Windows用户： run.exe 对于Linux用户： ./run.out 结果可视化： 数据可视化需要安装了numpy和matplotlib软件包的Python2.7或Python3.6 程序可以将最佳路由策略输出到optimal_strategy.c

古代建筑虚拟漫游场景大制作vrp，需要的伙伴可以自行下载

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遗传算法VRP问题的详解，利用遗传算法求解VRP问题

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