vrp-solver: 这是一个用Python编写的车辆通行路径问题求解器，并支持时间窗约束（CVRPTW）。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该车辆行进路线问题（CVRPTW）求解器，采用Python编程实现，旨在解决包含时间窗的车辆通行路线难题。该程序的核心在于基于一种特定的方法论，详细阐述了其解决带时间窗（CVRPTW）问题的能力。举例来说，若存在一个网络结构和仓库（节点0），其中三辆车能够在最短时间内满足所有节点上的所有需求，则该程序能够提供相应的解决方案。重要的是，该程序的前提是需要使用Python 3.8或更高版本才能顺利运行。为了确保程序的稳定性和可维护性，建议用户在开始使用前，先创建并激活一个Python虚拟环境。具体步骤如下：首先，安装依赖项：使用Homebrew在macOS上安装Graphviz ($ brew install graphviz)。在其他操作系统上，请使用相应的包管理器进行安装。然后，通过以下命令创建Python虚拟环境：$ python -m venv .venv 最后，激活虚拟环境：$ source

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

VRP-Solver: 用Python编写的时间窗口约束下的车辆路径问题求解器(CVRPTW)

优质

简介：VRP-Solver是一款利用Python开发的软件工具，专注于解决带时间窗口约束的车辆路径问题（CVRPTW），帮助优化物流配送路线规划。时间窗（CVRPTW）求解器的车辆行进路线问题用Python编写。该程序解决了带时间窗（CVRPTW）的车辆通行路线问题。例如，假设存在一个网络和位于节点0处的一个仓库，三辆车能在尽可能短的时间内满足所有节点上的需求，此程序将提供解决方案。先决条件：需要使用Python 3.8或更高版本。用法： 1. 安装依赖项 - 在macOS上安装Graphviz（在其他平台上，请使用各自的包管理器） ``` $ brew install graphviz ``` 2. 创建一个Python虚拟环境： ``` $ python -m venv .venv ``` 3. 激活虚拟环境： ``` $ source .venv/bin/activate ```

VRPTW_GMGroup: 时间窗口下的车辆路径问题求解器-源码

优质

VRPTW_GMGroup是一款专为解决时间窗口约束下的车辆路径优化问题而设计的软件工具。本项目提供高效算法和灵活接口，助力物流配送、城市规划等领域提升运营效率及降低成本。带有时间窗的车辆路径问题（VRPTW_GMGroup）是通过结合禁忌搜索和遗传算法的混合方法来解决的。

【VRP问题求解】利用遗传算法解决带有时间窗口的车辆路径问题（VRPTW）.md

优质

本文探讨了采用遗传算法有效解决带有时窗约束的车辆路线规划问题(VRPTW)，旨在优化配送效率与成本。基于遗传算法的带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）的研究探讨了如何利用遗传算法有效地解决具有时间约束条件下的车辆路径优化问题。该方法通过模拟自然选择和基因进化过程，寻找满足特定条件下最优或近似最优解的有效策略。在实际应用中，这种技术可以显著提高物流配送系统的效率和服务质量，尤其是在面对复杂的时间窗要求时更为突出。遗传算法的关键在于其编码方式、适应度函数设计以及交叉与变异操作的实现细节上。针对VRPTW问题的独特性，研究者们提出了一系列改进策略来增强算法性能和解的质量。例如，在初始化阶段采用多种方法生成初始种群；在选择机制中引入精英保留策略以确保优秀个体能够传递给下一代；通过自适应调整交叉与变异概率提高搜索效率等。此外，该文还探讨了如何将客户的时间窗约束条件融入到遗传算法框架内，并提出了一些有效的解决方案来处理这些问题。这些改进不仅提高了问题求解的速度和精度，也为解决其他类似复杂优化问题提供了新的思路和技术支持。

【路径规划】利用遗传算法解决含时间窗口及容量约束的公交车辆路径优化问题(CVRPTW) MATLAB代码.zip

优质

本资源提供了一种基于遗传算法的解决方案，用于优化包含时间窗口和容量限制的公交车路线（CVRPTW）问题。其中包括详细的MATLAB代码实现。基于遗传算法求解带时间窗带容量公交车车辆路径规划问题（CVRPTW）的MATLAB源码。

含时间窗口的车辆路径问题

优质

本研究探讨了含时间窗口的车辆路径优化问题，旨在设计高效算法，解决物流配送中货物按时送达的关键挑战。使用GA算法解决带有时间窗的车辆路径问题，并用Java进行编程。

CSP-Solver：通用约束满足问题求解器-源码

优质

CSP-Solver是一款开源软件工具，专为解决各种约束满足问题设计。它提供了灵活且高效的框架，适用于学术研究及工业应用中的复杂优化任务。 CSP-求解器是一款通用的求解工具，适用于解决如皇后问题、数独、填字游戏以及图形着色等问题。它采用 C++ 编写，并使用了 boost::spirit 库。当前版本支持回溯法和前向检查以寻找解决方案。为了指定具体的问题，CSP-DSL 要求使用者编写一种简单的领域特定语言（DSL）。例如，在 4x4 的皇后问题中： ``` H0 H1 H2 H3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 !! H0 H1 - || 0 1 - || != H0 H2 - || 0 2 - || != H0 H3 - || 0 3 - || != H1 H2 - || 1 2 - || != H1 H3 - || 1 3 - || != H2 H3 - || 2 3 - || != ``` 第一行定义了 n 个变量。接下来的 n 行指定了每个变量的有效值范围（即域）。最后，通过特定语法来描述各对变量之间的约束关系。

利用遗传算法求解车辆路径问题(VRP)

优质

本研究采用遗传算法优化解决车辆路径问题（VRP），旨在通过模拟自然选择和遗传学原理来寻找最优或近优配送路线方案。解决车辆路径问题的源代码在进行染色体交叉操作时需要特别注意基因结构的问题。根据实际应用情况，应尽量确保优良的基因结构能够遗传给后代。此时考虑的是整个基因结构而非单个基因的表现。因此，在设计编码方式之初就需要考虑到如何构建易于分割和组合的良好基因结构。

基于遗传算法的时间窗口车辆路径问题求解

优质

本研究探讨了时间窗口下的车辆路径规划难题，并提出了一种创新性的遗传算法解决方案，旨在优化配送效率和客户满意度。遗传算法是一种模仿生物进化机制的全局优化方法，特别适用于解决复杂的组合优化问题。在处理带时间窗的车辆路径规划（VRPTW）问题中，该算法通过将路径方案编码为染色体，并利用选择、交叉和变异操作来生成新的解集。适应度函数基于总成本计算（包括行驶距离及时间窗口惩罚等），从而逐步提高解决方案的质量。为了满足时间限制条件，在解码阶段或评估适应度时引入了罚分机制，确保车辆按时到达客户地点。遗传算法能够高效地搜索和利用解空间，并为复杂的物流配送问题提供接近最优的方案。

【VRP问题】利用节约算法CW解决带容量约束的车辆路径优化问题(CVRP).zip

优质

本资源介绍了一种基于节约算法（CW）解决带有容量限制的车辆路线规划（CVRP）问题的方法，提供详细的理论分析与实践应用。基于节约算法CW求解带容量的车辆路径规划问题（CVRP）.zip 这段文字描述了一个关于使用节约算法CW来解决带有容量限制的车辆路径规划问题(CVRP)的相关资料，以.zip格式提供下载。

【VRP问题】利用蚁群算法解决带时间窗口的车辆路径规划.md

优质

本文探讨了运用蚁群算法来解决带有时间窗口限制的车辆路线规划（VRP）问题。通过模拟蚂蚁觅食行为，优化配送路径和顺序，提高物流效率与客户满意度。好的，请提供您希望我重写的文字内容。