VRPTW-ga 带时间窗的车辆路径问题-使用Python的遗传算法解决方案

solomon 关于vrptw 标准库中C1类问题数据

【VRP问题】基于节约算法CW求解带硬时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW） matlab源码.md

【VRP问题】基于模拟退火算法改进遗传算法实现带时间窗车辆路径规划问题VRPTW matlab源码.md

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带时间窗的车辆路径问题 带时间窗（VRPTW）的车辆路径问题的计算后勤。 求解技术，粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）在VRPTW中的应用比较回顾。 解决方案算法 解决方案技术算法基于并根据下面给出的相应参考文献进行。 该算法使用Python 3进行编码。 VRPTW的遗传算法： Ombuki，Beatrice，Brian J. Ross和Franklin Hanshar。 “带有时间窗的车辆路径问题的多目标遗传算法。” 应用智能24.1（2006）：17-30。 VRPTW的粒子群优化算法： 龚永杰，张静，刘澳，黄瑞珠，钟HS，史玉华。 使用时间窗优化车辆路径问题：离散粒子群优化方法。 IEEE关于系统，人与控制论的交易，C部分（应用和评论）。 2012年3月； 42（2）：254-67。 数据集：所罗门基准数据集 更新的文件： 对于每种算法和各自的指标，可以在以下文件

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VRPTW 数据集，包括Solomon 和 Gehring & Homberger的benchmark。并且附上最优解的截图。

GA解决VRPTW，借用大佬的代码，微量的积分，谢谢，设置的1.