基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW（多约束）matlab代码.md

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分析了带多软时间窗VRP实际应用背景和特点，以使用的车辆数、行驶费用和偏离时间窗的惩罚费用为优化目标，结合车辆载重、最大路长等限制，建立该问题的数学模型，并设计求解该问题的自适应禁忌搜索算法。为增强算法的全局寻优能力，设计了多邻域结构并在算法中嵌入一种有限地接受不可行解的自适应机制。分别用文献中的算例和以Solomon标准算例为基础构建的新算例测试该算法，并将结果与其他方法进行对比分析。对比结果表明，所提出的算法性能较好，能在可接受的时间内求出运输成本更少、满意度更高的解。

带时间窗的粒子群算法求解车辆路径优化问题。

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车辆调度问题（Vehicle：Routing Problena，简称为VRP）是物流配送中广泛存在的一类问题，VRP属于强NP问题。在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上，对启发式算法中的节约算法进行改进，设计出带时间窗的非满载的VRF，问题的节约算法。通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能，研究表明：节约算法具有易于计算机实现，易于调整，方法易行、效果理想等优点，但在客户规模增加，解的空间增加后，其解的精度也随之下降。

论文研究-求解带时间窗取送货问题的遗传算法.pdf,  首先介绍基于时差的插入法,进而设计求解带时间窗取送货问题的遗传算法.与传统求解该问题的遗传算法相比, 本算法有 以下特点:一是设计了基于时差插入法的交叉算子、R1变异算子与R2变异算子;二是采用非代际搜索策略. 应用56个标准测试算 例测试显示,其求解质量比已有文献报道的同类算法高.

搜集的一些基于时间窗模型的AGV路径论文，有知网和谷歌的，对于不能登录知网的同学有点用，包含c++和boost教程

在对加了矩形时间窗的信号进行DFT 频谱分析时, 常存在频谱泄漏, 影响了待分析信号的频谱强度分布。应用功能强 大的MATLAB 作为基本分析工具, 不仅可以清楚、直观地揭示出频谱泄漏的原因, 还能发现频谱泄漏的一些重要特点, 对纯 理论分析起到弥补作用。