利用GA遗传算法优化解决CDVRP、CVRP、DVRP、TSP及VRPTW问题+代码演示视频

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简介：
本项目通过GA遗传算法优化求解复杂的路径规划问题，包括带时间窗口车辆路线问题（VRPTW）、配送车辆路由问题（CVRP）、带驾驶者限制的车辆路由问题（DVRP）、有容量限制的车辆路径问题（CDVRP）和旅行商问题（TSP），并附带详细的代码演示视频。领域：GA遗传优化算法内容：基于GA遗传优化算法解决CDVRP问题、CVRP问题、DVRP问题、TSP问题以及VRPTW问题，并提供相应的代码操作视频。用处：适用于学习GA遗传优化算法编程，适合本科、硕士和博士等教研使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作可参考提供的视频教程。

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利用GA遗传算法优化解决CDVRP、CVRP、DVRP、TSP及VRPTW问题+代码演示视频

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本项目通过GA遗传算法优化求解复杂的路径规划问题，包括带时间窗口车辆路线问题（VRPTW）、配送车辆路由问题（CVRP）、带驾驶者限制的车辆路由问题（DVRP）、有容量限制的车辆路径问题（CDVRP）和旅行商问题（TSP），并附带详细的代码演示视频。领域：GA遗传优化算法内容：基于GA遗传优化算法解决CDVRP问题、CVRP问题、DVRP问题、TSP问题以及VRPTW问题，并提供相应的代码操作视频。用处：适用于学习GA遗传优化算法编程，适合本科、硕士和博士等教研使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作可参考提供的视频教程。

利用PSO粒子群优化算法处理CDVRP、CVRP、DVRP、TSP及VRPTW问题+代码演示视频

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本项目运用PSO粒子群优化算法解决复杂车辆路径规划问题，包括带时间窗车辆路线问题（VRPTW）、配送车辆路由问题（CDVRP）、容量约束车辆路线问题（CVRP）、动态车辆路线问题（DVRP）及旅行商问题（TSP），并提供代码演示视频。领域：PSO粒子群优化matlab算法仿真内容：基于PSO（Particle Swarm Optimization）粒子群优化算法解决CDVRP（Capacitated Vehicle Routing Problem）、CVRP（Vehicle Routing Problem with Capacity Constraints）、DVRP（Distance-based Vehicle Routing Problem）、TSP（Traveling Salesman Problem）以及VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）问题。包含相关代码操作视频。用处：用于算法编程学习，适用于本科、硕士和博士等教研使用。运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试。 2. 运行工程中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。 3. 在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作可参考提供的操作录像视频。以上内容旨在帮助学习者更好地理解和应用PSO算法解决实际问题，并通过代码实践加深对相关理论的理解和掌握。

利用遗传算法解决TSP问题

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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

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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。

TSP-GA：用Python遗传算法解决旅行商问题

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TSP-GA项目利用Python编程语言实现遗传算法来高效求解经典的旅行商问题(TSP)，旨在寻找最优或近似最优路径。该存储库提供了一个通用的Python实现来使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）。程序需要城市的地理坐标作为输入，并生成一个边缘加权的完整图，其中权重代表城市之间的距离（以公里为单位）。为了运行这些项目，请确保您已经安装了 Python 3.x x64。如果您还没有安装Python，建议使用包含几乎所有必需软件包的Python发行版进行安装。接下来，在命令行中克隆存储库： ``` git clone https://github.com/lccasagrande/TSP-GA.git cd TSP-GA ``` 然后按照以下步骤安装所需的软件包： ``` pip install -e . # 或者使用用户模式: pip install -e . --user ``` 最后，在src文件夹中运行主程序： ``` cd src python main.py -v 1 --pop_size 500 ```

利用遗传算法(GA)求解旅行商问题(TSP)

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本研究采用遗传算法（GA）解决经典的旅行商问题（TSP），通过优化路径以实现最小化总路程的目标。本段落档详细介绍了使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP）。文档中不仅阐述了GA的执行流程以及对TSP问题的描述，还在末尾提供了基于MATLAB的具体实现代码。

MATLAB中使用遗传算法GA解决TSP问题的代码示例（含注释）

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本篇文章提供了一个在MATLAB环境中利用遗传算法（GA）求解旅行商问题（TSP）的详细代码实例，并附有详尽注释，帮助读者深入理解算法实现过程。 Matlab遗传算法GA求解TSP旅行商问题的代码实例（带注释）

Matlab车辆配送路径规划问题四大算法求解TSP、CVRP、CDVRP和VRPTW

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本项目利用MATLAB探讨并解决车辆配送中的经典优化问题，包括旅行商问题(TSP)、容量约束车辆路由问题(CVRP)、带时间窗的容量约束车辆路由问题(CDVRP)及带有时间窗口的车辆路径问题(VRPTW)，采用四大算法进行求解。在Matlab中解决车辆配送路径规划问题的四大算法包括旅行商问题(TSP)、带容量约束的车辆路径规划(CVRP)、带有距离约束的车辆路径规划(DVRP)以及带距离+容量+时间窗约束的车辆路径规划(VRPTW)。这些算法旨在寻找最短闭合路径，同时考虑配送过程中的需求量和载重量等限制条件。源码附有详细注释，坐标数据、需求量及载重量等可以进行更改以适应不同的应用场景。

利用遗传算法解决TSP问题的MATLAB源码

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本项目提供了一种基于遗传算法（GA）求解旅行商问题(TSP)的MATLAB实现方案。代码中详细地展示了如何通过编码、选择、交叉和变异等步骤优化路径，旨在为研究者及工程师们在解决复杂路线规划时提供新的视角与技术支持。 TSP（旅行商问题）是一个典型的NP完全问题。这意味着其最坏情况下的时间复杂度会随着问题规模的增加而呈指数级增长，并且至今为止还没有找到能够在多项式时间内解决该问题的有效算法。本资源提供了一个基于遗传算法求解TSP问题的完整MATLAB源代码。

cvrp-python: 利用遗传算法解决车辆容量约束问题(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。