基于A*算法实现在2D和3D环境下的路径寻优。python实现

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基于鲸鱼算法的路径优化算法 模型解决的问题：一组发电机出现多种故障，且故障均不相关，考虑发电机功率（功率大优先维修），每种故障一组维修人员

matlab解决路径优化代码 2020.SRTP 2020.7-2021.5 -- The SRTP Qt project 今天是2021.2.4，这是我第一个同步github的工程，当然也是验证自学成果的第一个工程 该工程基于Qt开发，方向为高铁的动力投切 涉及到Qt对excel的数据读入，PID控制等，是一项基于matlab的移植程序 使用说明： 默认读取文档为Excel，记得填写文件后缀 文档数据的首行为空行，数据应从第2行开始 .pro文件的eigen路径记得更改，不然会报错 “数据”文件夹中有列车运行的相关数据，运行该程序时需要将表格拷背到QT编译后的文件夹中 过程简记： 3/10 移植过程中因为matlab中有太多的矩阵运算而遇到许多困难，尝试使用Eigen库移植matlab。 3/25 采用Eigen库的移植程序已基本完成，不过Cal_resistence函数部分仍有问题，输出数据和matlab有较大差异，float型会因为填充未满的小数部分而随着迭代次数的增加放大误差，仍未想到有效解决办法，PID部分仍没debug，图形化界面仍没开始。 3/31 Cal_resiste

综合考虑配送车辆的固定成本、运输成本、生鲜农产品的货损成本、制冷成本、配送过程中产生的碳排放成本，以及因未满足客户要求的服务时间窗而产生的惩罚成本作为目标函数，构建考虑碳排放的生鲜农产品配送路径优化模型，提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制的改进蚁群算法，并用实例对模型及算法的有效性进行验证，同时对算法参数进行了敏感性分析。仿真实验及算法对比结果证明模型和算法是有效的，可以为物流企业的配送决策提供参考。

基于matlab鲸鱼优化算法求解开放式路径优化问题

硬时间窗 遗传算法 matlab,基于遗传算法的多种运输工具或带时间窗的路径优化问题(VRP)的求解（MATLAB）代码

拣货路径优化matlab代码概述 Chapman 等人在提交给 IEEE Transactions on Automatic Control，2021 年 6 月的“通过状态空间增强进行风险敏感的安全分析”中介绍的用于生成图形和工件的分析代码。 依赖关系 计算环境 运行此存储库中的代码需要最新版本的 Matlab。 我们已经在 Windows 10 和 Red Hat Enterprise Linux Server 7.8 版上测试了这个存储库。 安装说明 下载此存储库的副本 使用是下载在 Matlab 中启动和运行所需的所有文件的副本的最简单方法。 我们针对 git v2.8.2.396 测试了这些指令。 这些文件将下载到名为RSSAVSA-2021的文件夹中。 从命令行界面，导航到要下载RSSAVSA-2021 的目录。 然后执行以下命令： git clone https://github.com/risk-sensitive-reachability/RSSAVSA-2021 设置您的 Matlab 工作区 要设置您的 Matlab 工作区： 导航到包含RSSAVSA-2021的

matlab解决路径优化代码二元结构的拓扑优化（TOBS） Matlab代码，用于通过TOBS方法使用二进制设计变量和顺序整数线性编程进行拓扑优化。 作者： Raghavendra Sivapuram（加利福尼亚大学）， Renato Picelli（圣保罗大学）， 数值特征： 问题线性化； 移动限制（限制放松）； 灵敏度过滤； 整数编程*。 *此代码使用Matlab的混合整数线性规划求解器“ intlinprog”。 为了获得更好的性能，我们建议使用CPLEX库，该库可从IBM网站免费下载。 安装CPLEX之后，安装路径是： % Add CPLEX library. addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/matlab/x86-64_linux ' ); addpath( ' /opt/ibm/ILOG/CPLEX_Studio1271/cplex/examples/src/ ' ); 和 % options.Optimizer = 'cplex'; options.Optimizer = ' intlinprog ' ; 必须

随着绿色物流的兴起,电动车辆应用研究引起人们的极大关注.电动车辆路径优化问题(Electric vehicle routing problem,EVRP)是电动车运行管理和物流优化中的核心问题之一.对此,首先介绍电动车辆路径问题的研究现状;然后,从充电优化、路径优化和车队配置优化的不同侧重角度,着重介绍3种路径优化分支,并对各种求解方法进行分类对比讨论;最后,对电动车辆路径优化的未来发展趋势进行展望.