分析了带多软时间窗VRP实际应用背景和特点，以使用的车辆数、行驶费用和偏离时间窗的惩罚费用为优化目标，结合车辆载重、最大路长等限制，建立该问题的数学模型，并设计求解该问题的自适应禁忌搜索算法。为增强算法的全局寻优能力，设计了多邻域结构并在算法中嵌入一种有限地接受不可行解的自适应机制。分别用文献中的算例和以Solomon标准算例为基础构建的新算例测试该算法，并将结果与其他方法进行对比分析。对比结果表明，所提出的算法性能较好，能在可接受的时间内求出运输成本更少、满意度更高的解。

pgrServer Dijkstra最短路径搜索 行驶距离等时线 旅行营业员问题 全向路径 车辆路径问题（VRP） 介绍 pgrServer是一种路由服务，即使在密集网络（例如OpenStreetMap（OSM）数据集）下，也可以使用pgRouting拓扑将数据加载到JGraphT图形中，以进行非常快速的搜索。 从PostgreSQL数据库读取拓扑时，将在启动时创建该图。 但是，对于具有动态成本的网络，可以通过发出服务请求来定期重新创建此图。 与pgRouting相似，此应用程序并非以道路导航为中心。 该应用程序可用于多种网络：公用事业（光纤线路），供水系统等。 从此版本开始，以下搜索算法作为服务包括在内： Dijkstra（用于密集型网络） A-Star（适用于密集网络） ContractionHierarchyBidirectionalDijkstra（用于密集网

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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

蚁群算法实现vrp问题java版本

2．6．3爬山算法的寻优过程 爬山算法的寻优过程是指在算法迭代过程中，其解的质量随搜索次数的增 加而不断提高的过程。在爬山算法中，每次迭代只执行一次邻域操作，即搜索 次数与迭代步数相等。通过爬山算法的寻优过程，可以看出算法的寻优结果与 搜索次数的关系。 由于爬山算法计算的随机性，每次计算的寻优过程也各不相同。例如，2．5 中用爬山算法对实例2．1的第3次求解的寻优过程如图2．3所示；对实例2．2的 第lO次求解的寻优过程如图2．4所示。 幽2．3用爬山算法求解实例2．1时的寻优过程图 图2．4用爬山算法求解实例2．2时的寻优过程图 由图2．3和图2．4可以看出：爬山算法具有很快的收敛速度，该算法可在较 少的搜索次数内得到问题的最优解或可行解。该算法在搜索的初期，解的质量 提高很快，而随着迭代次数的增加，解的质量的改进速度逐渐放缓，当迭代到 一定的步数后，解的质量不再提高，说明算法已经收敛到一个局部最优解。

基于CVaR的危险品多式联运风险评价问题，考虑到不同运输方式的道路运输风险，以及在运输方式转换时发生的中转风险，并设计了启发式算法来简化CPLEX12.0对模型的求解过程，通过不同规模的算例对模型、算法的有效性进行了验证，模型可以为政府、危险品运输商提供一条基于CVaR最优的危险品多式联运运输道路，为现实生活中的路径规划、路线选择提供参考.

华为S2700交换机操作系统VRPV5.2

华为模拟器3.0 可模拟华为交换机、路由器和三层交换机运行，全真VRP操作系统