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C-MDVRPTW (20个文件实例).zip_Cordeau_MDVRPTW_时间窗口_路径规划

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简介：
本资源包包含20个文件实例，适用于解决带时间窗口的车辆路线问题（MDVRPTW），基于Cordeau的研究成果，旨在优化物流与运输路径规划。 具有时间窗的多车场车辆路径问题，Cordeau的Instances文件数据可以直接调用。

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  • C-MDVRPTW (20个文件实例).zip_Cordeau_MDVRPTW_时间窗口_路径规划
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    本资源包包含20个文件实例，适用于解决带时间窗口的车辆路线问题（MDVRPTW），基于Cordeau的研究成果，旨在优化物流与运输路径规划。 具有时间窗的多车场车辆路径问题，Cordeau的Instances文件数据可以直接调用。
     
  • VPRTW.rar_VPRTW问题_时间窗口配送_时间窗口VRP_物流路径规划
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    本研究探讨了在考虑时间窗口限制的情况下，如何优化车辆路径规划问题（VRP），旨在解决物流配送中的效率与准时性挑战。 时间窗物流配送车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）最早由Dantzig 和 Ramser 在1959年提出。该问题的研究目标是在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制和时间限制等）下，为一系列的顾客需求点设计适当的路线，使车辆有序通过，并达到优化目标（如里程最短、费用最少、时间尽量少、车队规模尽量小以及车辆利用率高等）。
     
  • 时间窗口与重新规划路径的代码
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    本项目探讨了在特定时间条件下调整和优化路线算法的技术。通过分析实时数据，提出了一种灵活应对交通状况变化、有效减少出行延误的新方法。 时间窗和路径重规划的代码可以帮助解决物流配送中的动态路线调整问题。通过实时更新车辆的位置以及订单的变化情况，可以有效提高配送效率和服务质量。这类算法通常会结合使用优化模型与机器学习技术来预测最佳行驶路线，并根据实际情况灵活调整以应对突发状况或需求变化。
     
  • 基于蚁群算法的时间窗口路径规划(Matlab)
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    本项目运用Matlab编程实现了一种基于蚁群算法的时间窗口路径规划方案，有效解决了物流配送中时间约束下的最优路径问题。 蚁群算法路径规划时间窗matlab
     
  • 含时间窗口的车辆路径规划粒子群算法Matlab实现代码
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    本代码为基于Matlab实现的时间窗口约束下的车辆路径问题粒子群优化算法，适用于物流配送等领域，提高路径规划效率和车辆利用率。 代码利用粒子群算法对带时间窗的车辆路径规划问题进行了求解，并包含详细的注释以方便理解和修改。此外，代码内置了一组数据，可以直接执行。
     
  • 遗传算法解决带时间窗口路径规划问题的Python实现 (GA-VRPTW)
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    本项目采用Python编程语言实现了基于遗传算法（GA）求解具有时间窗口限制的车辆路径优化问题(GA-VRPTW)，旨在高效地减少物流配送成本。 1. 提供完整代码，可以直接运行。 2. 擅长领域包括路径规划、机器学习、数据爬虫及数据分析处理等。 3. 该资源包含详细的注释，便于阅读与理解。使用遗传算法（GA）解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW），适用于研究路径规划和遗传算法的同学。
     
  • 基于遗传算法的时间窗口路径规划问题解决方案
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    本研究提出了一种基于遗传算法解决时间窗口约束下的路径优化问题的方法，旨在提高物流配送和出行服务的效率与灵活性。通过模拟自然选择过程中的基因重组与变异机制，该方案能够有效地探索大规模复杂网络环境下的最优或近似最优解，为实际应用场景提供了新的视角和技术支持。 遗传算法可以用于解决带有时间窗约束的路径规划问题。
     
  • 路径动态规划与窗口路径规划在处理动态障碍物中的应用——基于动态窗口法的动态路径规划
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    本研究探讨了路径动态规划和窗口路径规划方法在应对移动环境中动态障碍物挑战的应用，并深入分析了基于动态窗口法的动态路径规划技术，为机器人导航提供高效解决方案。 动态窗口法可以用于实现二维路径规划，并且能够设置圆形的静态或动态障碍物。
     
  • 含时间窗口的车辆路线规划问题(VRPTW)代码及CSV文件
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    本项目提供解决带时间窗口的车辆路线优化问题（VRPTW）的算法源码及相关数据集。包含用于测试的时间窗口和需求信息的CSV文件，以及Python实现的求解器代码。适合研究与实践应用。 带时间窗的车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem with Time Window, VRPTW）是在经典VRP基础上添加了配送时间约束条件的一种新问题。在这种情况下，每个目的地都有一个规定的最早到达时间和最晚到达时间，要求所有送货任务必须在指定的时间窗口内完成；否则，如果早于或晚于此时间段，则会产生额外的惩罚费用。目标是规划和调度车辆以使总的配送成本最小化。
     
  • 【路径规划】利用Dijkstra算法解决带有时间窗口约束的AGV路径规划问题（附Matlab代码 3540期）.zip
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    本资源详细介绍并提供了基于Dijkstra算法求解带时间窗口约束下的自动导向车(AGV)路径优化问题的方法和步骤，并附有实用的Matlab实现代码。适合从事物流自动化、机器人导航等领域研究的技术人员学习使用。 Dijkstra算法求解带时间窗规划的AGV小车路径规划（含Matlab源码）.zip