计算遗传算法的变成文件，基于车辆路径优化问题。

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

车辆路径问题遗传算法的设计与分析，孙献明，，物流被称为Physical Distribution（PD），是一门新兴交叉性综合学科，研究物流的目标是有效地管理和控制物流的全过程，在保证服务质量的�

关于带时间窗车辆路径问题的鲁棒优化研究，卢山，许珮，本课题考虑不确定环境下的带时间窗限制的运输成本最小化车辆路径问题，并假设不确定性影响因素中的需求不确定属于一个不确定性集

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

本文是基于遗传算法的车辆路径问题，所用编程软件是MATLAB

为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求,在节约法的基础上加入了客户对时间的约束,提出改进的节约法,构建模型,提出模型假设和约束条件,列出目标函数,并给出求解过程,以阜新市A蔬菜批发中心为例进行分析,提出优化方案.结果表明,此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间,缩短配送距离,进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法,加入了时间约束,更具有现实意义,有助于此类路径问题的求解.

C/C++实现使用遗传算法解决车辆路径问题

用粒子群算法计算最短路径，一般用于车辆路径问题%------基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）----------- %------名称：基本粒子群优化算法（PSO） %------作用：求解优化问题 %------说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法 %------------------------------------------------------------------ %------初始格式化--------------------------------------------------

针对在现有邮路运输的基础上加载一体化物流项目后的邮政物流车辆调度与路径选择优化问题，建立了基于硬时间窗、车辆混合搭载、往返归集的多目标邮政物流车辆路径问题数学模型，以四川邮政雅芳一体化混合物流2008年5月的数据为例，利用自适应的多态蚁群算法对带时间约束多目标混合邮政物流VRP进行了求解。结果表明多态蚁群算法可以求解多目标邮政物流VRP，能提高收敛速度和寻优性能。