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百度地图Java源码开发-CVRP:含车辆数和载重限制的路径规划问题解决方案

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简介:
本项目旨在解决包含车辆数量及载重量约束条件下的路径优化难题,基于百度地图API与Java技术实现CVRP算法,提供高效物流配送路线规划方案。 百度地图开发Java源码用于华为云DevCloud软件编程大赛中的“口罩配送大作战”(赛道一)。测试使用方式如下:编译命令(要求JDK 1.8)为`javac MaskTest.java`,运行命令为`java MaskTest<你的代码进程启动命令>`。例如: - C++ (Windows): `java MaskTest Main.exe` - C++ (Linux): `java MaskTest ./Main.out` - Java: `java MaskTest javaMain` - Python: `java MaskTest pythonMain.py` 赛题规则如下: 1. 某市每日会公布五个已预约口罩派送的小区及每个小区的需求量(50至200盒)。 2. 当日安排一名志愿者配送员从仓库出发,前往各小区派送点。仓库容量无限大;配送员负载能力为100盒。 3. 在派送过程中,可能会收到某个新小区捐献口罩(1至100盒)的消息,根据当时的负载情况和原定路线进行评估后决定后续行走策略。 4. 任务完成条件是五个已预约的小区全部完成口罩投递。 5. 评分标准为在满足任务完成条件下按特定指标评判。

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客服
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  • Java-CVRP
    优质
    本项目旨在解决包含车辆数量及载重量约束条件下的路径优化难题,基于百度地图API与Java技术实现CVRP算法,提供高效物流配送路线规划方案。 百度地图开发Java源码用于华为云DevCloud软件编程大赛中的“口罩配送大作战”(赛道一)。测试使用方式如下:编译命令(要求JDK 1.8)为`javac MaskTest.java`,运行命令为`java MaskTest<你的代码进程启动命令>`。例如: - C++ (Windows): `java MaskTest Main.exe` - C++ (Linux): `java MaskTest ./Main.out` - Java: `java MaskTest javaMain` - Python: `java MaskTest pythonMain.py` 赛题规则如下: 1. 某市每日会公布五个已预约口罩派送的小区及每个小区的需求量(50至200盒)。 2. 当日安排一名志愿者配送员从仓库出发,前往各小区派送点。仓库容量无限大;配送员负载能力为100盒。 3. 在派送过程中,可能会收到某个新小区捐献口罩(1至100盒)的消息,根据当时的负载情况和原定路线进行评估后决定后续行走策略。 4. 任务完成条件是五个已预约的小区全部完成口罩投递。 5. 评分标准为在满足任务完成条件下按特定指标评判。
  • 】利用蚁群算法带容量(CVRP)Matlab代.zip
    优质
    本资源提供了一种使用蚁群优化算法解决带有容量约束的车辆路线问题(CVRP)的Matlab实现,适用于物流配送、运输管理等领域。 基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题(CVRP)的Matlab源码
  • 利用遗传算法求(CVRP)
    优质
    本研究运用遗传算法解决经典的车辆路径规划(CVRP)问题,通过优化配送路线,旨在减少物流成本并提高效率。 本资源提供遗传算法来解决车辆路径问题中的CVRP问题。CVRP是一个NP_HARD问题。
  • 利用蚁群算法带有容量物流(CVRP)及其MATLAB代
    优质
    本研究采用蚁群算法优化带有容量限制的车辆路径规划(CVRP)问题,并提供相应的MATLAB实现代码,旨在提高物流配送效率。 基于蚁群算法(ACO)求解带容量约束条件的物流车辆路径规划问题(CVRP),提供MATLAB源码,并附有清晰代码注释,可以直接运行。 可以在data文件中调整配送中心、客户点以及客户需求量。 该代码具有良好的移植性,可以根据需要扩展目标函数,例如修改为运费计算,加入固定成本和运输成本等。
  • CVRP】利用模拟退火算法带容量(附Matlab代 159期).zip
    优质
    本资源提供了一种采用模拟退火算法有效求解带有容量约束的车辆路线规划问题的方法,并附有详细的Matlab实现代码,适用于物流配送和运输优化等场景。 0积分下载,代码运行效果图见压缩包。
  • Matlab配送 四大算法求TSP、CVRP、CDVRPVRPTW
    优质
    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。
  • 使用PythonGurobi(MDVRP)
    优质
    本研究运用Python结合Gurobi优化求解器,针对复杂的城市物流环境中的多车场车辆路径规划问题进行建模与算法设计,旨在寻求高效、低成本的配送方案。 该资源对某篇论文中的模型进行了复现,并编写了Python代码,使用Gurobi进行求解,最后画出了路径图。所得结果与论文中用遗传算法求解的结果完全一致。这是一个学习路径规划问题求解和Gurobi代码编写的绝佳资料。
  • Java程序
    优质
    本项目运用Java编程语言开发解决方案,针对物流运输中的车辆路径优化问题,旨在通过算法设计与实现,提高配送效率和降低成本。 车辆从场站出发为客户提供配送服务,并在完成所有客户的配送后返回场站。要求每位客户只进行一次配送且不能超出车辆的容量限制,目的是使所有车辆路线的总距离最小化。这类问题常见于多种实际场景中,例如配送中心的货物配送、公共汽车线路规划、信件和报纸投递服务以及航空和铁路时刻表安排等。
  • 考虑能力CVRPJava遗传算法实现
    优质
    本项目采用Java编程语言实现了针对带有能力限制的车辆路径问题(CVRP)的遗传算法解决方案,旨在优化配送路线和资源分配。 求解大规模具有能力约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)。