基于遗传算法的低碳冷链物流配送路径优化研究：综合考虑固定成本、制冷成本、惩罚成本、货损成本、运输成本及碳排放成本,基于遗传算法的低碳冷链物流配送路径优化研究：综合考虑固定成本、制冷成本、惩罚成本、货损成本、运输成本及碳排放成本,低碳冷链路径规划 遗传算法 车辆路径规划问题 遗传算法考虑惩罚成本的低碳冷链物流配送 以固定成本，制冷成本，惩罚成本，损成本，运输成本，碳排放成本总和最小为优化目标 ,低碳冷链路径规划; 遗传算法; 成本优化; 货损成本; 碳排放成本,基于遗传算法的低碳冷链物流路径优化研究

预警车正常是在指定的区域线路上进行巡检，通过超声波进行避障，当需要到另外一个区域巡检或者到指定地点执行任务时，需要一个最优路径算法。如图7，作为医疗场所的剖面图，对占有面积的“小车区域”使用广度优先搜索的方法，从起点开始上下左右四方向搜索，就如同小车在图像中运动一样，搜索步长设置为车身的像素长度；即只移动小车的中心点，然后通过检查小车面积占据的方位内，是否有像素点为 0 来判断小车是否碰到障碍，将没有障碍位置的可行路径进行标记，同时记录到达该点的前一个点的坐标。如果判断小车行驶到终点则退出搜索，然后通过回溯得到从起点至终点的最短路径。将起点的灰度像素值设置为（255 + 127）/ 2 = 191，相对的，终点像素设置为（255 - 127）/ 2 = 64，这里的191、64没有额外的含义，只是用来表示区分，再通过BFS算法得到的路径，就是整个地图的最短路径。

车辆路径优化问题（VRP）变体及数学模型

使用AFO算法以及其他GA和PSO算法求解不确定多式联运路径优化问题。同时和MATLAB自带的全局优化搜索器进行对比。 直接运行main.m 需要matlab2021及以后版本。 考虑不确定性的模糊多式联运路径优化研究，可以在满足运输方案经济环保双重要求的同时，增强运输 方案的鲁棒性，提高企业的抗风险能力。本文建立了模糊需求和模糊运输时间下低碳低成本多式联运路径优化模 型，针对连续型元启发式算法无法直接求解离散型组合优化模型的问题，设计了基于优先级的通用编码方式；在 此基础上，为进一步提高算法的求解质量，提出了带启发式因子的特殊解码方式。

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。

基于A*算法实现在2D和3D环境下的路径寻优。python实现

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基于鲸鱼算法的路径优化算法 模型解决的问题：一组发电机出现多种故障，且故障均不相关，考虑发电机功率（功率大优先维修），每种故障一组维修人员

matlab解决路径优化代码 2020.SRTP 2020.7-2021.5 -- The SRTP Qt project 今天是2021.2.4，这是我第一个同步github的工程，当然也是验证自学成果的第一个工程 该工程基于Qt开发，方向为高铁的动力投切 涉及到Qt对excel的数据读入，PID控制等，是一项基于matlab的移植程序 使用说明： 默认读取文档为Excel，记得填写文件后缀 文档数据的首行为空行，数据应从第2行开始 .pro文件的eigen路径记得更改，不然会报错 “数据”文件夹中有列车运行的相关数据，运行该程序时需要将表格拷背到QT编译后的文件夹中 过程简记： 3/10 移植过程中因为matlab中有太多的矩阵运算而遇到许多困难，尝试使用Eigen库移植matlab。 3/25 采用Eigen库的移植程序已基本完成，不过Cal_resistence函数部分仍有问题，输出数据和matlab有较大差异，float型会因为填充未满的小数部分而随着迭代次数的增加放大误差，仍未想到有效解决办法，PID部分仍没debug，图形化界面仍没开始。 3/31 Cal_resiste

综合考虑配送车辆的固定成本、运输成本、生鲜农产品的货损成本、制冷成本、配送过程中产生的碳排放成本，以及因未满足客户要求的服务时间窗而产生的惩罚成本作为目标函数，构建考虑碳排放的生鲜农产品配送路径优化模型，提出了解决该问题的一种结合2-opt局部搜索机制的改进蚁群算法，并用实例对模型及算法的有效性进行验证，同时对算法参数进行了敏感性分析。仿真实验及算法对比结果证明模型和算法是有效的，可以为物流企业的配送决策提供参考。