车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学中的一个重要研究领域，它涉及到如何在满足特定约束条件下，如车辆容量、行驶距离等，最有效地规划一系列配送点的访问路径。CVRP（ Capacitated Vehicle Routing Problem）是VRP的一个变种，其中考虑了车辆的载货能力限制。在这个问题中，目标是找到最小化总行驶距离的路线方案，同时确保每辆车的载货量不超过其容量。 "Christofides&Eilon Set-E（1969）" 是一个经典的数据集，用于测试和评估CVRP的解决方案。这个数据集是由两位学者，Nicos Christofides和Yehuda Eilon，在1969年提出的。他们对这个问题进行了深入研究，并提出了相关的算法和解决方案，为后续的研究提供了基准。 数据文件的命名遵循了一种特定的格式：“E-n32-k5”，其中： - "E" 表示这是Christofides和Eilon的数据集。 - "n" 后面的数字表示问题中的节点数量，即需要服务的客户点或配送点的数量。 - "k" 后面的数字代表问题允许的最大车辆数。这意味着至少需要k辆车辆来完成所有的配送任务。 这些数据集通常包含每个节点的位置信息（如坐标），以及每个节点的需求量（即货物量）。通过这些数据，我们可以构建出问题的实例，然后运用不同的算法，如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法或者现代的深度学习方法，来寻找最优解。 在解决CVRP时，常常会用到Christofides算法，这是一种混合整数线性规划（MILP）的近似算法，它结合了图的最小生成树和最小费用最大流的思想，可以保证找到的解不劣于问题最优解的3/2倍。Eilon算法可能指的是Yehuda Eilon提出的一些早期启发式算法，它们旨在快速找到可行的解决方案，尽管可能不是全局最优解。 在实际应用中，CVRP问题广泛存在于物流配送、城市交通规划、垃圾收集等领域。通过对Christofides&Eilon Set-E-1969数据集的研究，我们可以更好地理解CVRP的复杂性，检验各种算法的性能，并进一步优化物流系统的效率。这个数据集不仅对于学术研究有价值，也是优化实践中不可或缺的工具。

CVRP问题下的VRPTW变体的测试数据集，常用来测试验证算法性能

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车辆路径优化问题（VRP）变体及数学模型

车辆路径问题研究，可供研究人员下载和研究

封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

【路径规划】基于人工蜂群算法求解多配送中心的车辆路径规划问题matlab源码.zip

物流配送与我们的生活密切相关，而“最后一公里”是物流中的瓶颈。如何 合理的安排配送任务和设计配送路线是快递公司面临的一个实际难题。 试针对某市区的鲜牛奶配送需求，建立数学模型分析解决下面的问题： （1）附件 1 中给出了某城区 92 个牛奶配送点的坐标、需求量及相互之间的连接道路。假设牛奶站的位置坐标为原点，牛奶配送车的载货量为 400 瓶，速度是 20 公里/小时，每个需求点的下货时间为 1 分钟，配送车辆送完牛奶后需返回牛奶站。请设计一个运输成本最低的配送方案。 （2）由于鲜奶的保鲜要求，需要尽快的完成配送。请在考虑成本的前提下， 设计一个最快的配送方案。

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