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关于车辆路径问题的数据集,包括带时间窗约束和容量限制的问题(VRPTW与CVRP)

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简介:
本数据集专注于车辆路径规划中的经典难题,涵盖带有时间窗口约束的车辆路由问题(VRPTW)及考虑载重能力限制的车辆路径问题(CVRP),旨在为物流配送等实际场景提供优化解决方案。 CVRP问题是一类在特定约束条件下优化车辆行驶路线的NP-hard问题。它要求在满足一系列客户点的需求且不超过车辆容量的前提下,安排适当的车辆行驶路线,旨在最小化总成本,包括车辆启动成本和行驶成本。CVRP问题是运筹学和物流管理中的一个重要课题,直接关联到物流配送的成本效益和服务质量。 Solomon数据集是用于研究车辆路径问题(如VRPTW、CVRP)的一系列标准测试实例,由Solomon于1987年提出。该数据集在CVRPLIB中被广泛采用,包含一个起始点和100个客户点,并且所有的常量都为整数。这些数据包括最大可派遣车辆数量K、每辆车的最大载重量Q、各节点的横纵坐标XCOORD和YCOOR以及节点之间的距离作为运输成本、每个节点的需求量DEMAND,还有服务最早开始时间READY TIME和服务截止时间DUE TIME等信息。

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  • VRPTWCVRP
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    本数据集专注于车辆路径规划中的经典难题,涵盖带有时间窗口约束的车辆路由问题(VRPTW)及考虑载重能力限制的车辆路径问题(CVRP),旨在为物流配送等实际场景提供优化解决方案。 CVRP问题是一类在特定约束条件下优化车辆行驶路线的NP-hard问题。它要求在满足一系列客户点的需求且不超过车辆容量的前提下,安排适当的车辆行驶路线,旨在最小化总成本,包括车辆启动成本和行驶成本。CVRP问题是运筹学和物流管理中的一个重要课题,直接关联到物流配送的成本效益和服务质量。 Solomon数据集是用于研究车辆路径问题(如VRPTW、CVRP)的一系列标准测试实例,由Solomon于1987年提出。该数据集在CVRPLIB中被广泛采用,包含一个起始点和100个客户点,并且所有的常量都为整数。这些数据包括最大可派遣车辆数量K、每辆车的最大载重量Q、各节点的横纵坐标XCOORD和YCOOR以及节点之间的距离作为运输成本、每个节点的需求量DEMAND,还有服务最早开始时间READY TIME和服务截止时间DUE TIME等信息。
  • 【VRP】利用节算法CW解决优化(CVRP).zip
    优质
    本资源介绍了一种基于节约算法(CW)解决带有容量限制的车辆路线规划(CVRP)问题的方法,提供详细的理论分析与实践应用。 基于节约算法CW求解带容量的车辆路径规划问题(CVRP).zip 这段文字描述了一个关于使用节约算法CW来解决带有容量限制的车辆路径规划问题(CVRP)的相关资料,以.zip格式提供下载。
  • 遗传算法优化(VRPTW) MATLAB代码.md
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    本文档提供了一套利用遗传算法解决具有时间窗口及载重量约束的车辆路径优化问题(VRPTW)的MATLAB代码,旨在有效提升物流配送系统的效率。 基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化的VRPTW(多约束)问题的Matlab代码。
  • 优质
    本研究探讨了含时间窗口的车辆路径优化问题,旨在设计高效算法,解决物流配送中货物按时送达的关键挑战。 使用GA算法解决带有时间窗的车辆路径问题,并用Java进行编程。
  • cvrp-python: 利用遗传算法解决(CVRP)
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    cvrp-python项目利用遗传算法有效解决经典的物流优化难题——车辆路径规划中的车辆容量约束问题(CVRP),旨在减少配送成本和提升效率。 车辆容量限制问题(CVRP)可以使用遗传算法进行求解。
  • 【VRP】利用节算法CW解决优化(CVRP)及Matlab代码分享.md
    优质
    本文介绍了使用节约算法(Clarke and Wright savings method, CW)来解决带有容量限制的车辆路径规划问题(CVRP),并提供了相应的MATLAB代码,帮助读者理解和实现该算法。 【VRP问题】基于节约算法CW求解带容量的车辆路径规划问题(CVRP)matlab源码 本段落档提供了使用节约算法CW解决带有容量限制的车辆路径规划问题(CVRP)的Matlab代码实现。通过应用该算法,可以有效地优化配送路线和减少运输成本。
  • 【VRP求解】利用遗传算法解决VRPTW).md
    优质
    本文探讨了采用遗传算法有效解决带有时窗约束的车辆路线规划问题(VRPTW),旨在优化配送效率与成本。 基于遗传算法的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的研究探讨了如何利用遗传算法有效地解决具有时间约束条件下的车辆路径优化问题。该方法通过模拟自然选择和基因进化过程,寻找满足特定条件下最优或近似最优解的有效策略。在实际应用中,这种技术可以显著提高物流配送系统的效率和服务质量,尤其是在面对复杂的时间窗要求时更为突出。 遗传算法的关键在于其编码方式、适应度函数设计以及交叉与变异操作的实现细节上。针对VRPTW问题的独特性,研究者们提出了一系列改进策略来增强算法性能和解的质量。例如,在初始化阶段采用多种方法生成初始种群;在选择机制中引入精英保留策略以确保优秀个体能够传递给下一代;通过自适应调整交叉与变异概率提高搜索效率等。 此外,该文还探讨了如何将客户的时间窗约束条件融入到遗传算法框架内,并提出了一些有效的解决方案来处理这些问题。这些改进不仅提高了问题求解的速度和精度,也为解决其他类似复杂优化问题提供了新的思路和技术支持。
  • 规划】利用蚁群算法解决(CVRP)Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种使用蚁群优化算法解决带有容量约束的车辆路线问题(CVRP)的Matlab实现,适用于物流配送、运输管理等领域。 基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题(CVRP)的Matlab源码
  • VRPTW-GA: 基Python遗传算法解决-源码
    优质
    本项目利用Python编程实现了一种基于遗传算法(GA)的方法来求解带有时间窗口约束的车辆路径规划问题(VRPTW),旨在优化配送路线和效率,提供源代码供研究与应用。 VRPTW-ga是带时间窗的车辆路径问题的一种遗传算法解决方案,使用Python编程语言实现。