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基于遗传算法的电动汽车配送路径优化（考虑时间窗口，追求最低成本）【附Matlab代码 4138期】.zip

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简介：
本资源提供了一种基于遗传算法优化电动汽车配送路径的方法，特别关注时间窗口和最小化成本。内含详尽Matlab实现代码，适合物流与交通系统研究及应用。下载获取完整4138期内容。 在Matlab领域上传的视频均有配套完整代码供下载使用，并且这些代码已经过测试可以正常运行，非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 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. 所需的Matlab版本为2019b。如果遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或者寻求帮助（例如通过私信）解决问题。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕，得到最终结果； 4. 如需进一步服务或咨询，请联系博主。 例如： - 提供博客或其他资源的完整代码 - 复现期刊文章或者参考文献中的实验内容 - 定制Matlab相关项目 - 科研合作等

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  • 基于遗传算法的电动汽车配送路径优化（考虑时间窗口，追求最低成本）【附Matlab代码 4138期】.zip
    优质
    本资源提供了一种基于遗传算法优化电动汽车配送路径的方法，特别关注时间窗口和最小化成本。内含详尽Matlab实现代码，适合物流与交通系统研究及应用。下载获取完整4138期内容。 在Matlab领域上传的视频均有配套完整代码供下载使用，并且这些代码已经过测试可以正常运行，非常适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 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. 所需的Matlab版本为2019b。如果遇到问题，请根据错误提示进行相应修改，或者寻求帮助（例如通过私信）解决问题。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕，得到最终结果； 4. 如需进一步服务或咨询，请联系博主。 例如： - 提供博客或其他资源的完整代码 - 复现期刊文章或者参考文献中的实验内容 - 定制Matlab相关项目 - 科研合作等
     
  • 【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
     
  • 【TWVRP】利用遗传算法解决带时间窗口的配送车辆路径优化问题【附Matlab代码 1074期】.zip
    优质
    本资源提供了一种运用遗传算法优化带时间窗口的配送车辆路线的方法，附有详细的Matlab实现代码，适合研究与学习。下载压缩包获取完整内容和第1074期的相关资料。 在Matlab领域上传的视频都有配套的完整代码，并且这些代码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； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图。 2. 所有代码均在Matlab 2019b版本中测试通过。如果遇到问题，请根据提示进行相应修改或寻求帮助。 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，直到程序完成并显示结果。 4. 如果需要额外的服务或支持，请联系博主。 - 提供博客或资源完整代码； - 复现期刊或者参考文献中的内容； - 定制Matlab程序； - 科研合作。
     
  • 【配送路径优化】运用MATLAB遗传算法解决多船路径规划（追求最小成本）【附MATLAB代码 3499期】.mp4
    优质
    本视频讲解如何使用MATLAB中的遗传算法来优化多船配送路径，以达到最小化成本的目标，并分享了相关的MATLAB实现代码。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码可供使用，并且已经过测试确认可以运行，非常适合编程新手。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在使用过程中遇到任何问题，请根据错误提示进行相应的调整，或直接咨询博主。 3. 代码操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，并等待程序完成以获取结果； 4. 若需要进一步的帮助或服务，例如博客和资源中的完整代码、期刊文献的复现或是Matlab程序定制等，请联系博主。此外还欢迎科研合作交流。
     
  • 基于遗传算法的时间窗口路径优化问题求解(MATLAB)
    优质
    本研究运用MATLAB编程实现遗传算法，针对时间窗口约束下的路径优化问题进行高效求解，旨在探索物流配送等场景中的最优解决方案。 构建具有时间窗约束的旅行商优化问题，并使用遗传算法进行求解。
     
  • 基于遗传算法解决带时间窗口的单一配送中心多骑手外卖配送路径优化问题（考虑容量约束，多目标）【附Matlab代码 4492期】.zip
    优质
    本资源提供了一种利用遗传算法优化单一分配中心下、具有时间窗口和容量限制条件下的多骑手外卖配送路径的解决方案，并附有实现该方法的MATLAB代码。适合研究与实践。 在Matlab领域上传的视频附有完整的代码文件包，并且这些代码均经过测试可以正常运行，适合初学者使用； 1、代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用其他m文件作为辅助函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图。 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；对于需要帮助的情况，可以联系博主寻求支持。 3、操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮并等待程序执行完毕以获取结果。 4、如有进一步的仿真咨询需求或服务请求，请与博主联系。 具体包括但不限于以下方面： - 提供博客或资源对应的完整代码支持 - 重现期刊论文或其他参考文献中的算法和实验 - 根据个人需求定制Matlab程序 - 科研项目合作
     
  • 基于电动汽车的时间窗口路径优化的多种群遗传算法解决方案(VRPTW)
    优质
    本研究提出了一种针对电动汽车配送的多群体遗传算法，旨在解决带有时间窗口限制的车辆路径规划问题（VRPTW），有效提升物流效率与环保性能。 某物流配送中心采用电动汽车为各个客户点提供配送服务。每个客户点都有特定的配送时间窗口；如果未能在规定时间内送达，则会遭受一定的惩罚成本。同时，每辆电动汽车有固定的载重限制，并且其续航里程有限，在行驶过程中可能需要进入充电站进行补电，而电动车的充电时长明显超过传统燃油车加油所需的时间。 为了最小化由车辆运行费用和时间延迟罚款构成的整体运营开支，配送中心需精心规划各条路线。采用多种群遗传算法能够克服单一群体进化过程中的局限性，在优化路径方案上展现出独特的优势。该方法通过设置多个独立的种群并为其分配不同的控制参数来探索解决方案空间的不同区域，并利用移民算子使各个群体之间进行信息交换，最终形成协同进化的策略组合。此外，人工选择操作被用来保存各代中表现最佳个体的信息，这些数据同时作为评估算法收敛性的参考依据。
     
  • 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。
     
  • 【TWVRP】利用MATLAB遗传算法解决带时间窗口的外卖配送路线优化问题【附MATLAB代码 1416期】.mp4
    优质
    本视频讲解如何使用MATLAB中的遗传算法工具箱来优化带有时间窗口约束的外卖配送路径，旨在提高配送效率和客户满意度。同时提供相关MATLAB源代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码支持运行，并经过亲测可用，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其它调用函数m文件；无需额外配置或效果图展示。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。若在实际操作中遇到问题，请根据提示进行相应修改；如需进一步帮助，可以留言询问博主。 3. 具体运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录下； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮直至程序执行完毕并显示结果。 4. 仿真咨询 如果您需要其他服务，可以留言或通过视频中的联系方式与博主取得联系。具体的服务包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供。 - 期刊论文或者参考文献内容复现。 - Matlab程序定制开发。 - 科研项目合作等。