带时间窗的粒子群算法求解车辆路径优化问题。

基于改进蚁群算法的双目标第四方物流路径优化，黄敏，任亮，路径优化问题是第四方物流中的关键问题。根据现代物流服务的需要，本文提出第四方物流多目标路径问题。综合路径优化和供应商选择

本资源为使用蚁群算法来优化路径，并使用在具体的旅行商问题上，主函数将寻优过程和收敛曲线绘图显示

2021 苏州市碳排放达峰路径优化与2050长期愿景.pdf

基于区块链技术的互联网金融监管路径优化.doc

博士生或者研究生毕业设计难度

基于时间满意度的O2O外卖配送路径优化问题研究.pdf

为提高自动化立体仓库中小件物品存储系统的存取效率、缩短出入库时间、提高存储作业的准确性，以双拣选台旋转货架为研究对象，运用粒子群算法对其拣货路径进行了分析和优化。通过对拣货作业过程的分析，提出了解决拣货路径优化问题的数学模型，针对该模型设计了基于粒子群算法的求解过程，并检验了该算法的有效性。实验仿真证明粒子群算法可以快速、稳定、有效地解决双拣选台旋转货架拣货路径的优化问题，从而提高自动化立体仓库的整体作业运行效率。

拣货路径优化matlab代码使用 SOM 的旅行推销员 (TSP) 在这段代码中，我们说明了如何使用 Kohonen 自组织映射中的集群单元的线性拓扑来解决约束优化中的一个经典问题，即所谓的旅行商问题 (TSP)。 TSP 的目标是找到给定的一组城市的最短长度的游览。 一次旅行包括恰好访问每个城市一次，然后返回起始城市（点）。 该网络具有线性拓扑结构，具有第一个和最后一个簇单元。 该代码由德黑兰大学的学生 Mustafa Mohammadi 实现。 在本实践中，我们的目标是编写一段代码，以使用有界优化问题和线性拓扑方法找到将所有节点连接到一个板中的最小方法。 这种方法被称为 Traveler Sales Man，TSP。 旅行者想要去一次城市的所有地方而不经过他们更多。 所有城市（所有点）应该只访问一次并最终到达源城市。 为了解决这个问题，我们使用了 SOM 无监督聚类算法。 该算法在每次迭代中搜索最小路径（重复 100 次）。 更新所选群集时，它也会更新其邻居群集。 学习率（lr 或 alpha）对算法的效率和有效性起着至关重要的作用。 鉴于选择不合适的alpha，算法会深入到错误的

matlab求解多骑手外卖配送先取后送路径优化