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针对车辆路径问题（EVRPTW），提供基于模拟退火改进遗传算法的解决方案，并包含MATLAB源码。

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简介：
该资源包含“车辆路径问题”（VRP）的实现，具体而言，它针对带时间窗和包含充电站的 EVRPTW 问题，并采用模拟退火算法对遗传算法进行了优化。提供的源文件为 MATLAB 编程实现的代码，以供研究者或开发者使用。

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  • 【VRP问题】利用改良遗传算法结合模拟退火解决含充电站的时间窗口车辆路径规划(EVRPTW)问题-Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于改良遗传算法与模拟退火策略，有效求解电动汽车时间窗路径优化问题（EVRPTW）的Matlab实现方案。 基于模拟退火改进遗传算法求解带时间窗含充电站的车辆路径规划问题EVRPTW的Matlab源码。
     
  • 基于遗传模拟退火算法的TSP问题MATLAB解决方案
    优质
    本研究提出了一种结合遗传算法与模拟退火技术解决旅行商问题(TSP)的新方法，并提供了详细的MATLAB实现方案。 解决车辆路径问题可以通过改进的模拟退火算法和遗传算法来实现。这些方法可以全面详细地应用于VRP（Vehicle Routing Problem）问题以及物流车辆规划中。
     
  • 基于改进遗传模拟退火算法的TSP解决方案
    优质
    本研究提出了一种结合改进遗传算法与模拟退火策略的新方法，旨在优化解决旅行商问题(TSP)，有效提升解的质量和计算效率。 基于改进遗传模拟退火算法的TSP求解方法。
     
  • 【VRP问题】利用改良遗传算法（结合模拟退火）解决含充电站的时间窗口车辆路径优化问题(EVRPTW) - Matlab代码分享.md
    优质
    本文介绍了使用改良遗传算法与模拟退火相结合的方法，针对电动汽车配送场景下的时间窗车辆路径优化问题（EVRPTW），提供了详细的Matlab实现代码。 【VRP问题】基于模拟退火改进遗传算法求解带时间窗含充电站的车辆路径规划问题EVRPTW matlab源码 本段落档提供了一种结合了模拟退火和遗传算法的方法来解决电动汽车路径优化中的经典旅行商问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows，EVRPTW）。此方法特别适用于包含充电设施的时间窗口约束下的车辆路线安排。通过使用MATLAB编程语言实现的代码示例能够帮助研究者们更好地理解和应用这种混合策略在实际场景中处理复杂的物流和配送任务。
     
  • 基于遗传模拟退火算法的TSP问题Matlab解决方案及源码.zip
    优质
    本资源提供了一种结合遗传算法与模拟退火技术解决旅行商问题（TSP）的高效方法，并附带详细的MATLAB实现代码和注释，适用于科研与教学。 遗传模拟退火算法用于求解TSP问题的Matlab代码以及利用模拟退火算法解决TSP问题的Matlab源码。
     
  • 【VRP】利用改良版MATLAB模拟退火与遗传算法解决车辆路径优化问题【附MATLAB源码 343期】.zip
    优质
    本资源提供了一个基于改进型MATLAB工具的解决方案，结合了模拟退火和遗传算法，专门用于解决复杂的车辆路径规划问题。文件内含详细的代码实例（第343期），便于读者学习与实践优化算法在实际场景中的应用。 在海神之光上传的代码可以正常运行并经过测试确认有效，适合初学者直接使用；1、压缩包内的文件包括主函数main.m和其他调用函数m文件；无需额外操作或显示运行结果的效果图；2、该代码适用于Matlab 2019b版本，遇到问题时请根据提示进行修改；3、具体的操作步骤如下：首先将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中；然后双击打开main.m文件并点击运行，等待程序执行完毕以获取结果。4、如果需要进一步的服务或帮助，请联系博主（例如请求提供完整代码、期刊文献复现服务等）；提供的额外支持包括但不限于：博客文章中的资源完整代码供应，科研论文的Matlab实现，以及定制化的编程需求和科学研究合作机会。
     
  • 针对多车场多车型的车辆路径问题的改进遗传算法
    优质
    本研究提出了一种改进遗传算法，专门解决涉及多个停车场及多种车型的复杂车辆路径规划问题，旨在优化资源配置与调度效率。 车辆路径问题（Vehicle routing problem, VRP）由Dantzing和Ramser于1959年首次提出，指的是为一系列发货点或收货点规划适当的行车路线，在满足客户需求的同时达到一定的优化目标，如路程最短、成本最小或时间消耗最少等。该问题是NP难度问题。针对多车场及多种车型的车辆路径问题，本段落提出了改进遗传算法以解决这一复杂挑战。
     
  • VRP_GA：基于遗传算法解决车辆路径问题
    优质
    简介：本文提出了一种利用遗传算法优化解决车辆路径问题（VRP）的新方法——VRP_GA。该方案能够高效地处理物流配送中的路线规划，有效减少运输成本和时间。 VRP_GA 遗传算法（GA）的车辆路径问题（VRP） 该存储库提供了程序和模块来解决具有遗传算法的车辆路径问题。 编译： - 对于Windows用户，请使用MinGW-win64安装gcc / g++ 编译器； - 对于Linux用户，请使用apt-get安装g++。 命令如下： 对于Windows用户： ``` g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.exe ``` 对于Linux用户： ``` g++ -O2 ga.cpp get-config.cpp main.cpp -o run.out ``` 执行程序： - 对于Windows用户：运行 `run.exe`。 - 对于Linux用户：使用命令 `./run.out`。 结果可视化： 数据可视化需要安装了numpy和matplotlib软件包的Python 2.7或Python 3.6。
     
  • Java平台上针对车辆路径问题(VRP)的遗传算法解决方案_代码下载
    优质
    本资源提供基于Java平台的遗传算法解决方案以解决复杂的车辆路径问题（VRP），旨在优化配送路径与降低物流成本。包含完整源码，便于研究与应用。 车辆路径问题 (VRP) 的 Java 上的遗传算法解决方案代码可以下载。