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基于GA遗传算法优化的TWVRP带时间窗路径规划Matlab仿真及代码操作演示视频

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简介：
本视频展示了一种基于遗传算法（GA）优化的时间窗口车辆路由问题(TWVRP)解决方案。通过MATLAB实现并详细演示了整个仿真过程和代码操作，为研究者提供实践参考。 基于GA遗传优化的TWVRP带时间窗路径规划问题的MATLAB仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：使用MATLAB 2021a或者更高版本测试；运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。

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  • 基于GA遗传算法优化的TWVRP带时间窗路径规划Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频展示了一种基于遗传算法（GA）优化的时间窗口车辆路由问题(TWVRP)解决方案。通过MATLAB实现并详细演示了整个仿真过程和代码操作，为研究者提供实践参考。 基于GA遗传优化的TWVRP带时间窗路径规划问题的MATLAB仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：使用MATLAB 2021a或者更高版本测试；运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。
     
  • 基于遗传算法优化的VRP路径规划仿真+代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍了使用遗传算法优化车辆路线问题（VRP）的路径规划方法，并通过代码操作展示了仿真实验过程。 基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）仿真及代码操作演示视频涉及的核心知识点是GA在VRP中的应用。VRP是一种经典的组合优化问题，目标是在满足客户需求的前提下设计一条最小化总行驶距离或时间的配送路线，常应用于物流和运输行业。遗传算法通过模拟自然选择、基因重组和突变等生物进化过程来搜索最优解。 视频教程详细展示了如何利用GA编程解决VRP的过程，通常包括以下内容： 1. **遗传算法基础**：讲解种群初始化、适应度函数定义以及选择、交叉与变异操作的基本原理。 2. **编码策略**：介绍将车辆路径问题转化为适合GA处理的编码形式的方法。 3. **适应度函数设计**：展示如何根据总行驶距离或时间来评估个体优劣的标准。 4. **算法实现细节**：演示使用MATLAB或其他编程语言构建GA框架的具体代码示例，涵盖各个操作步骤的编写方法。 5. **操作流程指导**：逐步说明运行代码的过程、观察迭代结果及解读最优路径和性能指标的方法。 6. **参数设置技巧**：讲解调整种群大小、交叉概率等关键参数对算法效果的影响策略。 7. **VRP模型介绍**：简述客户点分布情况、仓库位置设定以及车辆限制条件等相关因素，并可能涉及时间窗约束或多车型服务等问题。 压缩包中除了视频教程和代码示例外，还包含详细的文档资料来支持用户深入理解GA与VRP理论背景及实际应用。这些资源帮助学习者从基础概念到高级技巧全面掌握遗传算法在解决复杂路径规划问题中的作用机制和技术要点。
     
  • 基于遗传优化算法的列车运行路径MATLAB仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频通过MATLAB平台，详细展示了基于遗传优化算法模拟和优化列车运行路径的过程，并附带完整代码讲解与操作示范。 基于遗传优化算法的列车交路方案MATLAB仿真包含操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口中的路径为工程所在路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频进行操作。
     
  • 基于GA遗传算法的TSP路径优化仿真及GUI操作界面展示+提供代码操作视频
    优质
    本项目运用GA遗传算法对经典的TSP问题进行路径优化，并设计了用户友好的GUI操作界面。通过提供的操作视频，可直观了解如何运行代码实现路径规划与优化。 基于GA遗传优化算法的TSP路线优化仿真带GUI操作界面 提供代码操作视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
     
  • 基于遗传优化算法的三维航迹规划仿真优化+含代码操作演示视频
    优质
    本项目运用遗传优化算法进行三维空间中的航迹路径规划，并通过仿真软件验证其有效性。附带详细的操作代码及演示视频，便于学习与应用。 基于遗传优化算法的三维航迹规划优化仿真的运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并在软件中运行名为Runme.m的文件，不要直接运行子函数文件。此外，在执行程序时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的演示视频。
     
  • 基于遗传算法优化的时间窗口与同步配送车辆路径问题(VRPSDTW)仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频演示了利用遗传算法优化时间窗口和同步配送下的车辆路径问题（VRPSDTW）的仿真过程，并提供详细的代码操作指导。 基于遗传优化的带时间窗和同时取送货的车辆路径问题(VRPSPDTW)仿真操作指南：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的演示视频。
     
  • 基于RRT算法的3D空间避障路径规划Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍了基于RRT算法进行3D空间避障路径规划的原理，并通过MATLAB进行了仿真展示和代码实操讲解。 基于RRT算法的3D空间避障路线规划Matlab仿真：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。在运行时，请确保Matlab左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作方法可以参考提供的操作录像视频中的步骤进行。
     
  • 基于禁忌搜索算法的TSP最优路径规划Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细讲解并展示了利用禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP)的最优化路径规划过程，并提供完整的MATLAB仿真代码操作演示。 基于禁忌搜索算法的TSP最优路径规划matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；同时，请确保在MATLAB左侧当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频中的演示内容。
     
  • 【TWVRP】基于遗传算法的时间窗口车辆路径优化（最小化成本）【附带Matlab代码 4481期】.zip
    优质
    本资源提供了一种利用遗传算法解决时间窗口下的车辆路径问题的方法，旨在实现最小化运输成本的目标，并附有详细的Matlab代码实例。适合物流与供应链管理领域的研究和应用。 在Matlab领域上传的视频均配有完整的代码，并且这些代码都已经过测试可以正常运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行； - 运行结果效果图展示。 2. 适用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应修改，或者寻求帮助解决。 3. 具体的操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置到Matlab当前的工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并得到结果。 4. 如果需要进一步的服务，可以咨询博主。服务包括但不限于以下几方面： - 提供博客或资源的完整代码支持 - 复现期刊文章或参考文献中的内容 - 定制Matlab程序开发 - 科研项目的合作
     
  • 基于遗传算法优化的小车避障路径规划MATLAB仿真及操作录像
    优质
    本项目通过遗传算法优化小车避障路径，在MATLAB中进行仿真，并记录了操作过程的视频。展示了高效的路径规划方法与实现步骤。 pm = 0.3; % 变异概率 pc = 0.6; % 交叉概率 % 障碍物各个顶点数据 Data.Obs(1).S = [1,4;2,4;2,1;1,1]; Data.Obs(2).S = [3,6;4,6;4,3;3,3]; Data.Obs(3).S = [6,4;7,4;7,1;6,1]; Data.Obs(4).S = [8,10;9,10;9,5;8,5]; Data.Obs(5).S = [10,14;14,14;14,12;10,12]; Data.Obs(6).S = [14,8;18,8;18,6;14,6]; [Pop R k] = intpop(Data.DataSize.DataLength); % 生成初始种群