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配送运输是物流系统中最重要的组成部分之一,正是通过配送运输,配送中心才得以最终完成货物从生产商到用户的转移。车辆路线问题是其中的一个重要研究课题,其优化技术是现代物流配送的一项关键技术。本文主要研究基于最短路径算法的物流配送,内容如下:第一部分介绍了物流配送的概念,结合其背景讨论了配送运输研究的方法和意义;第二部分介绍了物流配送中的车辆优化调度问题,概括了国内外物流研究发展的状况及其基本模型;第三部分首先回顾了物流配送中现有的算法,然后作者把动态规划的思想运用到车辆路径问题中,以动态规划法为理论,并做了改进用以解决物流配送最短路径问题;第四部分结合《电子商务与现代物流系统集成平台技术研究开发》项目,研究了B2C电子商务企业的实际物流配送,建立了整数规划的物流配送路径优化模型。针对这一类改进的多设施车辆路径优化模型模型,我们利用改进的混合遗传算法对模型进行了求解,得到了质量较高的解;第五部分总结了文章的主要结论并提出了今后研究工作的方向。

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给定一个正权有向图，图中包含n个顶点，编号为0至n-1。以顶点0作为源点，请编写程序求顶点0到各顶点的最短路径。

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均使用python环境求解，没有调包，从逻辑上实现遗传算法 包含一个GA求解函数解的简单案例 还有一个遗传算法求解一物流调度问题案例：现场有10个配送地点，现在要再区域内选择两配送中心使得配送中心到配送地的总曼哈顿距离最短，自己DNA长度为24，其中前10个位0-1变量，即确定配送至第一个配送中心的配送地有哪些，10-20位也是0-1变量即配送至第二个配送中心的配送地，后面4位分别为配送中心的x、y坐标(自己调整时就要根据这个逻辑修改DNA长度，如3个配送中心应包含30个0-1变量，总DNA长维36)，代码注释相对清晰，基本用到的函数功能和语句功能均有说明，方便初学者修改学习

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最短路径算法，构建有向图，找出最短路径。利用的是Dijkstra算法。