C/C++实现使用遗传算法解决车辆路径问题
2019-12-21 19:43:09 2.58MB C/C++ 遗传算法 车辆路径问题 VRP
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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。
2019-12-21 19:22:06 291KB 送货多车辆路径
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关于多目标车辆路径优化问题的源代码,C语言,包含文档描述。
2019-12-21 18:58:08 95KB 多目标 VRP
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VRP问题 求解 车辆路径,主要采用爬山算法。带容量约束和路径约束
2019-12-21 18:56:35 1KB VRP
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遗传算法进行车辆路径规划算法 蚁群算法-车辆路径问题
2019-12-21 18:53:20 1.38MB vrp车辆路径
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运用遗传算法和模拟退火结合的方式解决车辆路径调度问题
2019-12-21 18:52:45 240KB 车辆路径调度
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在对多个分仓库进行送货时,将其中能取得最大“节约里程”的两个分仓库合并在一条线路上,进行巡回送货,能够取得最大的节约里程。同时,在不超过运输车辆载货容量的条件下,对这条选定的巡回线路,如能将其它分仓库按其能取得“节约里程”的大小纳入这条线路中,则能取得更大的里程节约效果。
2019-12-21 18:51:37 1KB 路径优化 节约法 c-w法
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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。
2019-12-21 18:51:34 3KB VRP
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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
2019-12-21 18:48:19 1.33MB 混合差分
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