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【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

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简介:
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。

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  • (CVRPTW) MATLAB.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。
  • 线(VRPTW)Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一个基于遗传算法求解带时间窗的车辆路由问题(VRPTW)的完整Matlab实现方案,适用于物流配送等领域路径优化研究。 基于遗传算法求解带时间窗车辆路径规划问题(VRPTW)的Matlab源码.zip
  • -VRP】蚁群(VRPTW)MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题(VRPTW)的MATLAB实现代码,适用于物流配送、路线规划等场景的研究与应用。 基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题(VRPTW)的Matlab源码ZIP文件提供了一种有效的方法来解决复杂的物流配送路线优化问题。该代码利用了自然界蚂蚁觅食行为中的信息素沉积机制,通过模拟这一过程来寻找最优或近似最优的解决方案。此方法特别适用于需要考虑服务时间窗口限制的实际应用场景中,如城市快递和外卖配送等。
  • -VRP粒子群(VRPTW),附MATLAB.zip
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    本资源提供基于粒子群算法求解带时间窗口的车辆路径优化问题(VRPTW)的方法,包含详细的MATLAB实现代码和示例。适合物流配送、路线规划等相关研究与应用。 1. 版本:MATLAB 2014a至2019a,包含运行结果。 2. 领域:涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真研究。 3. 内容:标题所示内容的详细介绍可通过主页搜索博客获取更多信息。 4. 适用人群:本科至硕士阶段的研究和学习使用,适合科研与教学用途。 5. 博客介绍:一位热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,在技术进步的同时注重个人修养提升。欢迎有兴趣合作的项目联系交流。
  • 灰狼MATLAB.zip
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    本资源提供了一种基于灰狼优化算法的解决方案,用于处理含有时间窗口限制的路径优化问题,并附有详细的MATLAB实现代码。适用于物流配送、公共交通等领域研究和应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • 与粒子群(VRPTW)- MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一种结合遗传算法和粒子群优化方法来解决具有时间窗口限制的车辆路径规划问题的解决方案,附有MATLAB实现代码。适合研究与学习使用。 基于遗传算法结合粒子群算法求解带时间窗车辆路径规划问题(VRPTW)的Matlab源码。
  • 型带线(VRPTW)- MATLAB.zip
    优质
    本资源提供基于遗传算法求解具有时间窗约束的多车型车辆路线优化问题的MATLAB实现,适用于物流配送等场景下的路径规划研究与应用。 基于遗传算法求解多车型带时间窗车辆路径规划问题(VRPTW)的MATLAB源码。
  • 与禁忌搜索带有MATLAB).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
  • 充电站线(VRPTW).md
    优质
    本文探讨了运用遗传算法来优化包含时间窗口和充电站约束条件下的车辆路径规划问题,为电动汽车调度提供高效解决方案。 【路径规划】基于遗传算法求解带充电站的含时间窗车辆路径规划VRPTW问题 本段落探讨了如何利用遗传算法解决带有充电站的时间窗口约束下的车辆路径规划(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)问题,以优化电动车配送路线。通过引入充电设施的位置和容量限制,并结合客户的需求时间和服务时间要求,该方法能够有效提高物流系统的效率和灵活性。 文中详细介绍了遗传算法的编码方式、适应度函数设计以及选择、交叉、变异等操作的具体实现策略。实验结果表明,在考虑车辆电池续航能力及沿途充电桩分布的情况下,所提出的模型可以显著减少配送成本并提升服务质量。