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

Maltlab鲸鱼算法求解带时间窗的路径路径优化问题源码，解析详细

改进后的CVRP问题的蚁群算法的实现代码