Advertisement

利用禁忌搜索算法解决带时间窗车辆路径问题（VRPTW）的惩罚函数版本，提供MATLAB源码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源提供了一种针对车辆路径问题（VRPTW）的解决方案，采用禁忌搜索算法并以惩罚函数的形式呈现，其实现代码为MATLAB源码。 针对带时间窗的车辆路径规划问题，该方法旨在通过优化路径设计，提高效率和资源利用率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【VRP问题】利用禁忌搜索算法解决带时间窗口的车辆路径优化问题（VRPTW）- 带惩罚函数的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于禁忌搜索算法并结合惩罚函数处理时间窗口约束，用于求解带有时间窗口的车辆路径规划问题（VRPTW）的Matlab实现代码。 关于基于禁忌搜索算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）的惩罚函数版matlab源码的资料可以提供给需要研究或应用此方法的人士使用。该资源包含了实现上述算法所需的相关代码，便于学术研究和实际项目中的应用与测试。
     
  • 利用MATLAB禁忌搜索算法解决带有时间窗口的VRPTW车辆路径规划问题
    优质
    本研究运用MATLAB编程实现了禁忌搜索算法，并将其应用于求解具有时间窗口约束的车辆路径优化问题（VRPTW），以提高物流配送效率。 我已完成关于使用MATLAB禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）的文章撰写工作，并且文章中还涵盖了改进模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等不同方法及其各自的优化措施。数据可以根据需求进行调整，如有需要，请联系我以获取这些已完成的研究成果和代码。此外，文中也探讨了各种算法的改进方案以及在MATLAB环境下的具体实现细节。
     
  • MATLAB代码示例——禁忌搜索算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用
    优质
    本篇文章提供了一个使用MATLAB实现的禁忌搜索算法实例，专注于解决具有时间窗口约束的车辆路径优化问题。通过该案例，读者能够深入理解如何利用禁忌搜索算法有效处理复杂的物流配送规划挑战，并掌握相应的编程技巧和策略调整方法。 TS求解VRPTW的Matlab代码（使用惩罚函数版本），以及利用禁忌搜索算法解决带时间窗车辆路径问题的Matlab代码实例。
     
  • 【VRP】利用禁忌搜索算法解决车辆路径规划问题【附Matlab源码 158期】.zip
    优质
    本资源提供基于禁忌搜索算法优化车辆路径规划问题的解决方案，并附带详细的Matlab源代码，适合研究和学习使用。下载包含完整文档与示例数据，帮助用户深入理解并实践VRP问题解决策略。 在Matlab领域上传的视频均配有完整的可运行代码，并且经过测试确认可用，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；无需直接运行这些调用函数。 - 运行结果效果图展示。 2. 该代码适用于Matlab 2019b版本。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求帮助。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放入当前的Matlab工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序完成并获取结果。 4. 如果需要进一步的服务，可以咨询博主。 - 提供博客或资源相关完整代码 - 协助复现期刊论文或参考文献中的内容 - 根据需求定制Matlab程序 - 科研合作
     
  • 【VRP问题】利用禁忌搜索算法解决含软时间窗口的车辆路线规划(TWVRP)问题(matlabyuanm.zip)
    优质
    本研究采用禁忌搜索算法解决带有软时间窗口约束的车辆路径优化问题（TWVRP），通过Matlab程序实现，并提供数据集和源代码下载。 基于禁忌搜索求解带软时间窗的车辆路径规划TWVRP问题matlabyuanm.zip
     
  • 利用MATLAB通过遗传算法、蚁群算法、模拟退火及禁忌搜索及其改进版本解决VRPTW带时间窗口的车辆路径规划问题（完全原创）
    优质
    本研究运用MATLAB平台，结合遗传算法、蚁群算法、模拟退火和禁忌搜索等方法及其改良版，专注于求解含时间窗口约束的车辆路径优化问题。 本段落探讨了使用MATLAB中的遗传算法、蚁群算法、模拟退火以及禁忌搜索来解决VRPTW（带时间窗的车辆路径规划问题）。在这些基本算法的基础上进行了改进，例如对遗传算法增加了大规模邻域搜索机制，为蚁群算法引入了最大最小蚂蚁系统，并且给模拟退火过程加入了重升温步骤。文章详细描述了所研究的问题及其代码实现细节，包括未进行任何优化前的各种基础算法的代码和结果展示，以及经过上述改进后的各种算法的具体代码及运行效果分析。整篇文章内容详尽全面，具备较高的原创性。
     
  • 【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】利用遗传与禁忌搜索算法解决带有时限的公交车辆路径优化问题（MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种结合遗传和禁忌搜索算法的创新方法，旨在优化带有时间限制条件下的公交车路线。通过MATLAB实现，适用于研究者进行交通系统优化及仿真分析。 基于遗传和禁忌搜索算法求解带时间公交车车辆路径规划问题的MATLAB源码.zip
     
  • 利用MATLAB禁忌搜索算法解决TSP问题
    优质
    本研究运用MATLAB编程环境，采用禁忌搜索算法有效求解经典的旅行商问题(TSP)，探索路径优化的新策略。 使用MATLAB的禁忌搜索算法求解TSP问题。在MATLAB中模拟禁忌搜索算法来解决旅行商问题（TSP）。假设有一个旅行商人需要访问n个城市，并且每个城市只能被拜访一次，最后要回到起点。目标是找到总路径长度最短的一条路线。
     
  • 运用禁忌搜索算法解决路径优化问题
    优质
    本研究探讨了禁忌搜索算法在路径优化中的应用，通过案例分析展示了该算法的有效性和灵活性，为物流、交通等领域提供了新的解决方案。 禁忌搜索是局部领域搜索的一种扩展形式，属于全局逐步优化算法。在搜索过程中可以接受劣质解，因此具有较强的爬山能力。