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在easyopt.jar包中实现VRP问题的节约里程法、改良节约里程法、Sweep扫描算法及λ互换下降法的源代码

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简介：
本项目包含于easyopt.jar中的源代码实现了多种解决车辆路径规划（VRP）问题的经典算法，包括节约里程法、改良节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法。 easyopt.jar包包含了求解VRP问题的节约里程法、改进节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法的源代码。关于这些算法的具体文档说明将会后续提供。

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  • 在easyopt.jar包中实现VRP问题的节约里程法、改良节约里程法、Sweep扫描算法及λ互换下降法的源代码
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    本项目包含于easyopt.jar中的源代码实现了多种解决车辆路径规划（VRP）问题的经典算法，包括节约里程法、改良节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法。 easyopt.jar包包含了求解VRP问题的节约里程法、改进节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法的源代码。关于这些算法的具体文档说明将会后续提供。
     
  • 关于easyopt.jar包内解决VRP问题的节约里程法、改良节约里程法、Sweep算法及λ互换下降法的说明文档
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    本文档详细介绍了easyopt.jar包中用于解决车辆路线规划（VRP）问题的各种优化算法，包括节约里程法、改良节约里程法、Sweep算法及λ互换下降法。 easyopt.jar包中包含求解VRP问题的几种算法：节约里程法、改进节约里程法、Sweep扫描算法以及λ互换下降法的相关说明文档。由于部分图片或公式上传较为复杂，因此建议直接上传pdf资料进行查看。
     
  • 里程节约算法的实现
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    里程节约算法的实现介绍了一种优化路径规划的方法，通过减少总的旅行距离或时间来提高物流和运输效率。本文详细探讨了该算法的设计原理、具体实施步骤及应用案例分析。 在物流课程中常见的算法之一是节约里程算法。该软件利用此算法根据各点间的距离、运载量及车辆的最大行驶里程自动计算出最节省的运输路线。
     
  • VPR 里程节约算法实现
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    本研究提出了一种高效的VPR（视觉路径规划）里程节约算法，旨在优化机器人或自动驾驶车辆的导航路径，通过减少不必要的行驶距离和时间来提高能效与运行效率。 物流常用的VPR节约里程算法实现可以使用VB进行开发。
     
  • C++中节约里程法的实现
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    本文探讨了在C++编程语言环境中，如何高效地实现节约里程法（Savings Algorithm），以优化车辆路径规划问题中的总行驶距离。通过详细分析算法原理及其代码实现，为解决物流配送、公共交通等领域的路线规划难题提供了有效的技术方案。 在本科毕业设计中使用了节约里程法。由于当时技术水平有限，该方法的应用范围也较为狭窄，仅供参考。
     
  • 含区间参数的VRP及改良C-W节约算法
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    本研究探讨了包含区间参数的车辆路径问题（VRP），提出并验证了一种改进的Clarke-Wright节约法算法，有效提升了物流配送效率。 本段落基于传统车辆路径问题，在配送中心到客户及客户之间的费用为区间参数的情况下建立了相应的数学模型。采用可能度的区间数排序方法对这些费用进行排序，并将其应用于C-W（克拉克-赖特）节约算法中，提出了一种改进后的C-W节约算法。通过实例验证了该算法的有效性和可行性。
     
  • 基于节约里程法的CVP问题MATLAB求解.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB软件解决基于节约里程法的车辆路径优化（CVRP）问题的方法和代码。适合研究和学习使用。 使用节约里程法求解有载重约束的CVRP，源码由Matlab编写，并包含详细注释，适合学习与应用节约里程法。该代码来自一个实际项目并经过验证无误。压缩包内包括完整数据集和参考文献，非常适合初学者研究和实践。欢迎大家下载使用并与作者交流分享意见。
     
  • 节约里程法_MATLAB例程_MATLAB__MATLAB例程_MATLAB_
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的节约算法（Savings Algorithm）程序代码，适用于解决车辆路线规划中的最小化总行驶距离问题。通过输入客户需求与配送点位置信息，用户可以运行此例程来优化配送路径和减少运输成本。 用节约里程法求解VRP问题，并附带实例以供运行。
     
  • Matlab程序代码在节约法解决车路路径问题(VRP)中的应用
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    本研究探讨了利用MATLAB编程实现节约法（Saving Method）在车辆路线规划问题（VRP）中的优化应用，旨在提高物流配送效率。通过算法模拟和实验分析，验证了该方法的有效性和实用性。 求解VRP问题的经典算法，并通过Matlab实现运算。源程序代码包含详细注释，方便用户根据需求自行调整数据以适应不同场景的需要。