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含区间参数的VRP及改良C-W节约算法

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简介：
本研究探讨了包含区间参数的车辆路径问题（VRP），提出并验证了一种改进的Clarke-Wright节约法算法，有效提升了物流配送效率。 本段落基于传统车辆路径问题，在配送中心到客户及客户之间的费用为区间参数的情况下建立了相应的数学模型。采用可能度的区间数排序方法对这些费用进行排序，并将其应用于C-W（克拉克-赖特）节约算法中，提出了一种改进后的C-W节约算法。通过实例验证了该算法的有效性和可行性。

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  • 含区间参数的VRP及改良C-W节约算法
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    本研究探讨了包含区间参数的车辆路径问题（VRP），提出并验证了一种改进的Clarke-Wright节约法算法，有效提升了物流配送效率。 本段落基于传统车辆路径问题，在配送中心到客户及客户之间的费用为区间参数的情况下建立了相应的数学模型。采用可能度的区间数排序方法对这些费用进行排序，并将其应用于C-W（克拉克-赖特）节约算法中，提出了一种改进后的C-W节约算法。通过实例验证了该算法的有效性和可行性。
     
  • 关于easyopt.jar包内解决VRP问题的节约里程法、改良节约里程法、Sweep算法及λ互换下降法的说明文档
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    本文档详细介绍了easyopt.jar包中用于解决车辆路线规划（VRP）问题的各种优化算法，包括节约里程法、改良节约里程法、Sweep算法及λ互换下降法。 easyopt.jar包中包含求解VRP问题的几种算法：节约里程法、改进节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法的相关说明文档。由于部分图片或公式上传较为复杂，因此建议直接上传pdf资料进行查看。
     
  • 在easyopt.jar包中实现VRP问题的节约里程法、改良节约里程法、Sweep扫描算法及λ互换下降法的源代码
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    本项目包含于easyopt.jar中的源代码实现了多种解决车辆路径规划（VRP）问题的经典算法，包括节约里程法、改良节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法。 easyopt.jar包包含了求解VRP问题的节约里程法、改进节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法的源代码。关于这些算法的具体文档说明将会后续提供。
     
  • 基于C-W法的车辆路径优化（节约法）
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    本研究采用C-W法结合节约法，旨在提高物流配送效率，通过算法优化车辆路径规划，减少运输成本及时间。 在对多个分仓库进行送货时，将其中能取得最大“节约里程”的两个分仓库合并到同一条线路上，并进行巡回送货，可以实现最大的里程节省效果。同时，在不超过运输车辆载货容量的条件下，如果能够把其他分仓库按照其带来的“节约里程”大小加入这条线路中，则可以获得更大的里程节省效益。
     
  • 改良节点法
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    改良节点法是一种工程项目管理技术，通过优化关键路径上的任务执行顺序和时间安排，有效提升项目进度控制与资源配置效率。 Matlab编程实现节点法的基本思想是选择电路的节点电压以及理想电压源电流、无伴受控电压源支路中的电流作为网络变量，并列出电路的混合方程。这种方法适用于含有独立理想电压源和受控源的电路分析。
     
  • 基于蚁群算法的参数优化及改良，MATLAB实现
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    本研究采用蚁群算法进行参数优化，并提出改进措施，利用MATLAB软件实现算法模拟与测试。 利用蚁群算法优化随机共振参数以进行滚动轴承故障诊断。
     
  • 改良的种子区域生长算法
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    本研究提出了一种改良的种子区域生长算法，通过优化初始种子选择和生长规则，提高了图像分割的速度与准确性。 站里这方面的资源不多，特别是关于种子区域生长的资料很少，上传一个算一个吧。
     
  • 改良灰狼算法及参数优化与测试案例
    优质
    本研究提出了一种改进的灰狼优化算法，并探讨了其关键参数的影响。通过多个测试案例验证了该方法的有效性和优越性。 灰狼优化算法（GWO）是由格里菲斯大学的Mirjalili等人在2014年提出的一种群智能优化算法，其灵感来源于灰狼群体捕食行为。
     
  • 改良PSO算法及测试函数
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    本研究提出了一种改进粒子群优化(PSO)算法的方法，并通过多个标准测试函数验证了其性能提升。 提供了标准粒子群算法程序以及包含变异算子的改进PSO编程方法。文档中有详细的程序说明和测试函数示例。使用这些资源时，只需替换所需的测试函数即可。
     
  • 基于改良DE算法的PID参数优化（2014年）
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    本研究提出了一种基于改进差分进化算法的PID控制器参数寻优方法，并成功应用于实际系统中，显著提升了系统的控制性能。 通过改进标准差分进化算法中的放缩因子，我们提出了一种自适应的改进差分进化算法。这种新方法能够根据实际情况自动调整放缩因子大小，而传统的方法中这个参数通常被设定为一个固定的常数值。将该优化后的算法应用于PID参数调节时，可以有效克服一些常规技术过于直接且无法进行高效寻优的问题。通过仿真实验可以看出，改进的差分进化算法不仅响应速度快，还具备较强的鲁棒性。