Advertisement

利用遗传算法解决容量受限的P-median设施选址问题。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该方案具有极高的详尽性，并呈现出优美的格式，确保易于理解。该研究针对的是一个带有容量限制的P-median设施选址问题，该问题在N个需求点中寻找P个点进行设施建设，以满足所有需求，并且每个点的设施建设都受到容量的约束。目标在于最小化距离与对应需求量的乘积。为了实现这一目标，采用了启发式遗传算法进行染色体种群的进化过程。数据部分可以导入文件进行计算，并且能够灵活地调整种群规模和繁衍次数。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于遗传算法的容量受限P-median设施选址问题
    优质
    本研究探讨了在资源有限条件下利用遗传算法优化P-median模型进行设施选址的有效策略，旨在提高决策效率和解决方案的质量。 本研究基于启发式遗传算法解决带容量限制的P-median设施选址问题，在N个需求点中选出P个建设设施以满足全部需求，并且每个设施建设有容量上限。目标是实现距离与对应需求量乘积之和最小化。该方法采用轮盘法进行染色体种群进化，数据可以导入文件计算，同时支持动态调整种群规模及繁衍次数。
     
  • 利用遗传算法解决配送中心选址问题
    优质
    本研究运用遗传算法优化配送中心的选址决策，旨在减少物流成本并提升服务效率，通过模拟自然选择过程寻找最优解。 配送中心负责从供应者处接收多种货物，并进行包装、分类、保管、流通加工及情报处理等工作。之后根据众多需求者的订货要求配齐货物，以提供令人满意的服务水平来进行配送的设施。
     
  • MATLAB中使用遗传算法解决选址问题
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境下应用遗传算法来优化选址决策过程，提供详细的编程步骤和案例分析。 使用MATLAB遗传算法求解选址问题的方法涉及利用优化工具箱中的函数来模拟自然选择过程，以找到最优或近似最优的解决方案。这种方法特别适用于处理具有多个变量和约束条件的问题，在实际应用中可以有效地确定设施的最佳位置，从而最小化成本或最大化效率。
     
  • 利用遗传算法通过MATLAB求解设施选址问题_源码分享
    优质
    本资源提供基于遗传算法的MATLAB代码，用于解决复杂的设施选址优化问题。通过遗传算法，可以高效地找到最优或近似最优的解决方案，特别适用于物流、制造业等行业的布局规划。提供完整源码供学习参考。 本项目使用遗传算法在MATLAB中解决设施选址问题。问题和模型的描述详见文件Problem&Model.pdf；参数设置如下： 在文件“run.m”中： - population_size：种群大小 - 染色体大小：染色体长度 - generation_size：代数大小 - cross_rate：交叉率 - mutate_rate：突变率 - 精英选择: 1表示使用精英选择，0则不使用 - 距离：任意两个位置之间的距离 - TravelTime : 任意两个位置之间的旅行时间 - Flow : 任意两个位置之间的流量 - FixedHubCost：在每个位置固定集线器的成本 在文件“fitness.m”中： - distance_con: hub-to-hub单位距离成本与hub-non-hub单位距离成本的比值 更多详情，请查阅README.md文件。
     
  • 【VRP问题】利用遗传算法解决带容量限制的VRP问题-Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于遗传算法求解带有容量约束的车辆路径规划（VRP）问题的Matlab实现方案，适用于物流配送、交通调度等领域研究。 基于遗传算法求解带容量的VRP问题的Matlab源码.zip
     
  • GAPSO.rar_遗传算法GA_选址问题_中心选址_MATLAB遗传算法应用
    优质
    本资源包提供基于MATLAB实现的遗传算法（GA）应用于解决中心选址问题的代码和示例。针对GAPSO相关研究，内含详细的注释与优化策略，适用于学术研究及工程实践。 遗传算法（GA）可以用于配送中心或工厂的选址决策，并且在程序设计过程中可以选择不同的编码方法。
     
  • 利用遗传算法解决TSP问题
    优质
    本研究探讨了如何运用遗传算法高效求解旅行商问题(TSP)，通过模拟自然选择与遗传机制，寻找最优或近似最优路径方案。 使用遗传算法解决TSP问题时，只需输入城市的坐标即可。
     
  • 利用遗传算法解决TSP问题
    优质
    本研究运用遗传算法探讨旅行商问题(TSP)，通过优化路径寻找最短路线，旨在提高求解效率与精确度。 基于遗传算法的TSP问题求解，附有完整MATLAB运行代码及结果分析，适合大二计算方法课程高分作业使用。
     
  • cvrp-python: 利用遗传算法解决车辆容量约束问题(CVRP)
    优质
    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。
     
  • 利用遗传算法求解最优路径与选址问题
    优质
    本研究运用遗传算法探讨并解决最优路径规划及设施选址难题，旨在通过模拟自然选择机制优化方案设计。 本段落件包含解决最优路径及选址问题的MATLAB代码，并采用遗传算法。