matsim-example-project 一个如何将MATSim用作库的小示例。 默认情况下，该项目使用最新的（预）发行版。 为了使用其他版本，请编辑pom.xml 。

这是一份基于Echarts2.2.7开发的带时间轴的echarts地图和柱状图综合展示Html页面的源码极简版，其中包含了如何在Html中集成Echarts组件，同时集成了相关的时时间轴组件，源码中涉及的组件已经打包到一起，比如Echarts和数据模拟包等。页面下载后，可以直接在浏览器中打开，也可以进行发布到静态文件服务器中（nginx中）输入访问地址后，即可完成预览。极简版，最小的依赖，将所有的图表依赖都放到一个lib目录的echarts-all.js中，只需引入这个文件即可（如按需引入，可以参考其它资源）。

某物流配送中心采用电动汽车为各个客户点进行配送服务，每个客户点都有配送时间的限制。如果配送中心不能在时间窗内到达客户点将接受一定的惩罚。电动汽车有一定的容量限制。电动汽车的续驶里程有限，配送过程中可能需要进入充电站进行充电，其中电动汽车的充电时间比传统汽车加油时间长很多。物流配送中心如何规划配送中心的车辆行驶路径，惩罚成本和车辆行驶费用构成的总成本可以达到最小。 多种群遗传算法突破传统遗传算法仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索，不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化的综合结果。通过人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体，并作为判断算法收敛的依据。

擅长智能优化算法、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。

以带时间窗的多式联运模型为基础，考虑节点间的运输时间、节点处的运输方式转换时间以及可能发生的货运延迟，以包括运输成本、转运成本和时间偏离惩罚成本在内的总成本最小为目标函数，建立基于满意时间路径的多式联运模型。在算法上，构造了基于K最短路的改进遗传算法，通过3个算例说明多式联运的运输路径与运输方式搭配可以不是唯一的，为多式联运的相关研究工作提供了理论基础。

硬时间窗 遗传算法 matlab,基于遗传算法的多种运输工具或带时间窗的路径优化问题(VRP)的求解（MATLAB）代码

擅长智能优化算法、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。

原文地址： https://blog.csdn.net/qq_44776064/article/details/108313037 带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Window，VRPTW)是在VRP基础上添加配送时间约束条件产生的一个新问题。在这类问题中，给定车辆到达目的地的最早时间和最晚时间，要求车辆必须在规定的时间窗内到达，早于最早时间或晚于最晚时间都要产生额外的惩罚费用。此时，决策如何规划调度车辆使得配送的总费用最小化。

【路径规划-VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码.zip

【路径规划】基于遗传算法结合粒子群算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码.zip