中国矿业大学计算机科学与技术学院本科生课程设计报告

【vrp问题求解】基于遗传算法的带时间窗的车辆路径问题VRPTW.md

带时间窗车辆路径问题的混合改进型蚂蚁算法.rar

论文研究-带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法.pdf,  带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.

mdvrp 使用 Cordeau 基准通过智能水滴元启发式解决多站点车辆路由问题。 运行说明 代码最初使用 Matlab 2014a 运行，因此我们不保证它可以在任何其他版本上运行。 脚步： 打开 Matlab 2014a 将您的目录更改为“代码”目录 打开 IWD.m 文件 根据需要更改 IWD.m 文件中的以下变量： pind -- 问题索引（1-5；设置运行哪个问题） oilMat = (weighting) * globalSoilMat -- 土壤的边长权重 （通过取消注释将“权重”更改为以下三个中的任何一个） 日志（distMat + 1） 分布垫 exp(distMat) 运行 IWD.m 代码

ACO-VRP 目的：在车辆路径规划问题上应用蚁群算法进行解决 路径规划问题（Vehicle Routing Problems，VRP） 路径规划根据是否有时间要求有很多种类型，有的包含投递要求的时间窗，较为复杂，添加一些限制条件也能够实现。 此处的是关于单台车，运载一定量的货物递送各个目的地，可以一趟跑多个点，也可以只跑一个点。 旅行推销员问题（最短路径问题）（英语：Travelling salesman problem, TSP） 旅行推销员问题给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。它是组合优化中的一个NP困难问题，在运筹学和理论计算机科学中非常重要。 路径规划问题和旅行推销员问题 两个存在极大的相似性，不同之处在于，旅行商通常没有货物运载量的限制，不需回会到仓库装载货物。因此旅行商问题可以看做是车辆路径规划问题的特殊形式。本算法从这个思路

描述 该项目提供了解决车辆路径问题的多种变体的方法，称为富VRP。 它提供了默认的元启发式实现，可以粗略地描述为Multi-objective Parthenogenesis based Evolutionary Algorithm with Ruin and Recreate Mutation Operator 。 设计目标 尽管性能一直是关注的重点，但设计背后的主要思想是可扩展性：该项目旨在支持各种称为Rich VRP的VRP变体。 这可以通过各种扩展点来实现：自定义约束，目标功能，接受标准等。 入门 有关常规安装步骤和基本用法选项，请检查下一节。 有关功能的更详细概述，请参见 。 安装 您可以使用三种不同的方式安装vrp求解器： 从Docker安装 试试你的环境VRP解算器，最快的方式是使用docker图像（不是性能优化）： 从Github Container Registry运行

VRP_GA 遗传算法（GA）的车辆路径问题（VRP） 该存储库提供了程序和模块来解决具有遗传算法的车辆路径问题。 编译 对于Windows用户，请使用MinGW-win64安装gcc / g ++编译器；对于Liunx用户，请使用apt-get安装g ++。 对于Windows用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.exe 对于Linux用户： g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.out 行刑 对于Windows用户： run.exe 对于Linux用户： ./run.out 结果可视化： 数据可视化需要安装了numpy和matplotlib软件包的Python2.7或Python3.6 程序可以将最佳路由策略输出到optimal_strategy.c

该压缩包是关于车辆路径问题的求解算法，蚁群算法具有收敛性强的特点

用于测试车辆路径问题的Solomon标准数据，全面56个，方便各位研究者下载研究测试