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节省里程算法

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简介：
节省里程法是一种优化算法，主要用于解决车辆路线规划问题，通过减少总行驶距离来提高物流运输效率。 节约里程算法是一种优化路径规划的方法，用于减少车辆行驶的总距离或时间成本，在物流配送、公共交通等领域有广泛应用。该算法通过合并多个运输任务以达到节省燃料消耗和降低运营费用的目的。在实际应用中，需要考虑诸如交通状况、道路限制等因素来进一步提高效率。

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  • 节省里程算法
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    节省里程法是一种优化算法，主要用于解决车辆路线规划问题，通过减少总行驶距离来提高物流运输效率。 节约里程算法是一种优化路径规划的方法，用于减少车辆行驶的总距离或时间成本，在物流配送、公共交通等领域有广泛应用。该算法通过合并多个运输任务以达到节省燃料消耗和降低运营费用的目的。在实际应用中，需要考虑诸如交通状况、道路限制等因素来进一步提高效率。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 节省算法在VRP问题中的应用
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    简介：本文探讨了节省算法在车辆路线规划（VRP）问题中的优化应用，通过减少配送过程中的浪费来提升效率和降低成本。 使用节约算法原理来节省路径长度，并考虑司机人数的因素后得到以下结果： - 方案1：采用4500吨货车行驶距离为112.3318公里，载重为3200吨，载重率为71.11%。 - 方案2：采用4500吨货车行驶距离为234.5209公里，载重为4425吨，载重率为98.33%。 - 方案3：采用4500吨货车行驶距离为167.0315公里，载重为3725吨，载重率为82.78%。 根据节约算法计算得出的总路程为513.8842公里。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 带有时间窗口的车辆调度节省算法程序
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    本程序为解决车辆调度问题而设计，创新性地引入了时间窗口机制，有效减少能耗与成本，提高配送效率和客户满意度。 #include stdio.h #include math.h void main() { long x[21]={0}, y[21]={0}, d[191]={0}, e[191]={0}, g[41]={0}, s[42]={0}; int i, j, h=1, k, l, o, m, n=0, p, q=3, r=0; int flag; double a[21]={0}, b[21][21]={0};
     
  • 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。