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基于PSO优化的时间窗约束VRPTW最优路径规划Matlab仿真及仿真录像

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简介：
本研究运用粒子群算法（PSO）对时间窗口约束下的车辆路线问题（VRPTW）进行优化，通过MATLAB仿真验证了算法的有效性，并制作了仿真过程的视频记录。 使用MATLAB 2021a版本录制了仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤得到仿真结果。本项目涉及领域为利用粒子群优化算法（PSO）解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。具体内容包括建立带时间窗的VRPTW模型进行路线规划，通过PSO算法对其进行优化，并展示和对比优化前后的路线变化以及PSO优化过程。 此内容适合本科学历及以上层次的学生及研究人员在教学与科研中使用。

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  • 基于PSO优化的时间窗约束VRPTW最优路径规划Matlab仿真及仿真录像
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    本研究运用粒子群算法（PSO）对时间窗口约束下的车辆路线问题（VRPTW）进行优化，通过MATLAB仿真验证了算法的有效性，并制作了仿真过程的视频记录。 使用MATLAB 2021a版本录制了仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤得到仿真结果。本项目涉及领域为利用粒子群优化算法（PSO）解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。具体内容包括建立带时间窗的VRPTW模型进行路线规划，通过PSO算法对其进行优化，并展示和对比优化前后的路线变化以及PSO优化过程。 此内容适合本科学历及以上层次的学生及研究人员在教学与科研中使用。
     
  • 基于MATLAB的机器人最优路径规划仿真研究
    优质
    本研究利用MATLAB平台，针对机器人路径规划问题，采用多种算法进行优化分析和仿真实验，旨在探索高效的机器人最优路径规划方法。 本项目是机器人课程的一个课程设计，使用A星（A*）算法搜索最优路径，在方格地图和谷歌地图上进行应用。该项目采用MATLAB开发，用户可以在地图上设置起点和终点，系统能够找出最短路径。
     
  • 基于MATLAB的机器人最优路径规划仿真研究
    优质
    本研究利用MATLAB平台，探索并实现了一种高效的机器人最优路径规划算法，通过仿真实验验证了其有效性和优越性。 本项目是机器人课程的一个设计任务，利用A星（A*）算法搜索出最优路径，在方格地图和谷歌地图上均可实现。该项目采用MATLAB开发，用户可以在地图上设置起点和终点，系统能够找出最短路径。
     
  • 基于DWA算法的机器人路径规划Matlab仿真及仿真录像
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    本研究采用动态窗口算法(DWA)进行机器人路径规划，并在MATLAB环境中搭建仿真模型以验证其有效性。通过仿真录像展示DWA算法的实际运行效果与性能分析。 版本：MATLAB 2021a 我录制了一段关于基于DWA算法的机器人路径规划优化的仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤重现仿真的结果。 此内容适用于本科、硕士等层次的教学与研究学习使用，尤其是在探讨和实践机器人路径规划领域时。
     
  • 基于遗传算法优化的小车避障路径规划MATLAB仿真及操作录像
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    本项目通过遗传算法优化小车避障路径，在MATLAB中进行仿真，并记录了操作过程的视频。展示了高效的路径规划方法与实现步骤。 pm = 0.3; % 变异概率 pc = 0.6; % 交叉概率 % 障碍物各个顶点数据 Data.Obs(1).S = [1,4;2,4;2,1;1,1]; Data.Obs(2).S = [3,6;4,6;4,3;3,3]; Data.Obs(3).S = [6,4;7,4;7,1;6,1]; Data.Obs(4).S = [8,10;9,10;9,5;8,5]; Data.Obs(5).S = [10,14;14,14;14,12;10,12]; Data.Obs(6).S = [14,8;18,8;18,6;14,6]; [Pop R k] = intpop(Data.DataSize.DataLength); % 生成初始种群
     
  • 基于遗传算法的带时间窗车辆路径规划（VRPTW）优化及MATLAB实现：应用于AGV配送路径和数量优化
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    本研究提出了一种基于遗传算法的带时间窗车辆路径规划方法，并在MATLAB中实现了针对AGV配送路径与数量优化的应用，有效提升了物流系统的效率。 遗传算法求解带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）：MATLAB源代码实现，用于优化AGV配送路径与数量。 内容包括使用MATLAB编写的完整程序源代码。 通过该方法可以解决工业园内自主导航AGV快递配送车的路径规划及所需投入的AGV小车数量的问题。具体来说，在给定各客户坐标位置、方便取件的时间段以及服务时间的情况下，程序能够读取这些数据并通过遗传算法计算出所需的AGV车辆数，并为每辆车制定最优配送路线。 优化目标包括确保满足所有客户的特定时间窗口需求的同时，使总行驶距离最小化并减少投入使用的AGV数量。该程序已经成功地对三个不同的测试案例进行了验证，其中包括直接从txt文档导入数据的情况和在原有坐标基础上加入随机偏差的场景。 此项目着重于基于遗传算法的VRPTW车辆路径规划及AGV数量优化的MATLAB完整源代码解决方案。
     
  • 基于GA遗传算法优化的TWVRP带时间窗路径规划Matlab仿真及代码操作演示视频
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    本视频展示了一种基于遗传算法（GA）优化的时间窗口车辆路由问题(TWVRP)解决方案。通过MATLAB实现并详细演示了整个仿真过程和代码操作，为研究者提供实践参考。 基于GA遗传优化的TWVRP带时间窗路径规划问题的MATLAB仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：使用MATLAB 2021a或者更高版本测试；运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。
     
  • 基于PSO粒子群优化的机器人路径规划与避障仿真（使用MATLAB 2021a）
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    本研究采用PSO算法在MATLAB 2021a环境下实现机器人路径规划及避碰仿真，提高动态环境下的导航效率和安全性。 机器人路线规划仿真避障，使用MATLAB 2021a进行粒子群算法的仿真测试。定义了以下全局变量： - c1：学习因子1； - c2：学习因子2； - w：惯性权重； - MaxDT：最大迭代次数； - m：搜索空间维度（未知数个数）； - N：初始化群体个体数目； - eps: 精度设置(在已知最小值时使用)； - Kmax: 初始化x时的最大迭代次数; - Qmax: 初始化粒子全部重新初始化用的最大迭代次数; - fitw1和fitw2：适应值函数中的两个权重； - pathta：移动的角度为60度； - psosued：表示粒子群成功标志； - pathsued：路径。
     
  • 基于PSO粒子群优化算法的TSP问题最短路径求解及仿真操作录像(matlab实现)
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    本研究运用PSO（粒子群优化）算法解决经典的TSP（旅行商）问题，通过MATLAB编程实现了寻找最优或近似最优路径的目标，并制作了相关仿真实验的操作视频。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：PSO-TSP问题（粒子群优化算法应用于旅行商问题）。 3. 内容：基于PSO的TSP最短路径求解的MATLAB仿真。仿真最后输出PSO收敛曲线以及经过路径规划后的效果，具体详情可参考同名博客文章。 4. 注意事项：请确保在MATLAB左侧查看当前文件夹时选择程序所在的文件夹位置。操作细节可以参照视频录制品中的说明。
     
  • 基于遗传优化算法的机器人栅格地图最优路径规划的MATLAB 2021a仿真
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a软件，采用遗传优化算法进行机器人在栅格地图中的路径规划，旨在寻找并验证最优路径方案。 基于遗传优化算法的机器人栅格地图最优路径规划在MATLAB 2021a中的仿真研究。该仿真允许对栅格地图进行编辑与修改，并且可以调整障碍物的位置。