多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

电子商务的兴起促进了现代物流业的发展，但物流公司在货物送达末梢客户的“最后一公里”路径规划上，多取决于具体配送人员的工作经验，整体效率偏低。为提高配送效率，对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)，以及由此延伸出的有载重限制的车辆路径问题(VRP with Capacitated, CVRP)的研究因而产生。为提升现有的蜂群算法在CVRP问题的求解效能，文章对蜂群算法进行了改进，在CVRP问题中加入分群机制来限缩蜂群探索区域，并搭配使用限制次数以增强对局部区域搜寻能力。模拟结果显示，在复杂度高的问题求解上，所提出的加强型蜂群算法比典型的蜂群算法能更有效地找到近似最佳解。

Open-VRP, 车辆路径问题的开放源代码框架 开放 vrp查看 了解开放vrp或者向下滚动以获得摘要， fork 插件和开始 ！概要开放VRP是一个建模和解决 VRP的框架，比如学生。学者。企业和爱好者等问题。 这个框架允许快速实现简单的exchange2000/问题，以更复杂的

基础算法实现的车辆路径问题。其中运用了三种方法。两种代码（更新前）为下面 https://blog.csdn.net/qq_44785318/article/details/110124701

VRPTW_GMGroup 带有时间窗的车辆路径问题是通过将禁忌搜索和遗传算法相结合的混合方法解决的。

针对有路径总时长约束、载重量约束和电池容量约束的电动车路径优化问题（EVRP），考虑其途中可前往充电站充电的情境，构建以最小化路径总长度为目标的数学模型，提出一种基于强化学习的求解算法RL-EVRP。该算法用给定的分布生成训练数据，再通过策略梯度法训练模型，并保证在训练过程中路径合法即可。训练得到的模型可用于解决其他数据同分布的问题，无须重新训练。通过仿真实验及与其他算法的对比，表明RL-EVRP算法求解的路径总长度更短、车辆数更少，也表明强化学习可成功运用于较复杂的组合优化问题中。

多车场带时间窗车辆路径问题的变邻域搜索算法.pdf

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软时间窗车辆路径问题（VRPSTW）是VRP的一种重要扩展类型，定义了其惩罚函数并建立数学模型。设计用于求解该问题的混合改进型蚁群算法并求解标准数据库中的紧时间窗实例。经过大量数据测试，获得了较好的效果，并验证了蚁群算法用于求解软时间窗车辆路径问题的成功实现。

介绍“一种基于 floyd 和 a * 理论的混合路径规划算法”，仅用于学习交流，严禁用于商业用途