Advertisement

【CVRP】利用模拟退火算法解决带容量限制的车辆路径规划问题（附Matlab代码 159期）.zip

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

简介：
本资源提供了一种采用模拟退火算法有效求解带有容量约束的车辆路线规划问题的方法，并附有详细的Matlab实现代码，适用于物流配送和运输优化等场景。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【CVRP】利用模拟退火算法解决带容量限制的车辆路径规划问题（附Matlab代码 159期）.zip
    优质
    本资源提供了一种采用模拟退火算法有效求解带有容量约束的车辆路线规划问题的方法，并附有详细的Matlab实现代码，适用于物流配送和运输优化等场景。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 【CVRP】利用MATLAB模拟退火算法解决带有容量限制的车辆路线规划问题【附MATLAB代码 159期】.mp4
    优质
    本视频通过MATLAB实现模拟退火算法来求解具有容量约束的车辆路径规划问题，提供详细步骤及完整代码（第159期），帮助学习优化理论与实践应用。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，并且这些代码均可运行并经过亲测有效，适合编程新手学习使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它调用所需的各种m文件。无需单独运行结果效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应修改；若仍不确定如何操作，可以向博主咨询。 3. 具体的运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于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，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需要进一步的服务或咨询相关问题（如博客、资源完整代码提供；期刊文献复现；定制Matlab程序等），可以联系博主寻求帮助。
     
  • 【路径规划】利用蚁群算法解决带容量限制的车辆路径问题(CVRP)的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种使用蚁群优化算法解决带有容量约束的车辆路线问题（CVRP）的Matlab实现，适用于物流配送、运输管理等领域。 基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题（CVRP）的Matlab源码
     
  • 利用蚁群算法解决带有容量限制的物流车辆路径规划(CVRP)问题及其MATLAB代码
    优质
    本研究采用蚁群算法优化带有容量限制的车辆路径规划（CVRP）问题，并提供相应的MATLAB实现代码，旨在提高物流配送效率。 基于蚁群算法（ACO）求解带容量约束条件的物流车辆路径规划问题（CVRP），提供MATLAB源码，并附有清晰代码注释，可以直接运行。 可以在data文件中调整配送中心、客户点以及客户需求量。 该代码具有良好的移植性，可以根据需要扩展目标函数，例如修改为运费计算，加入固定成本和运输成本等。
     
  • 【VRP问题】利用模拟退火算法解决多车型车辆路径规划的Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于模拟退火算法求解带有多车型约束的VRP（Vehicle Routing Problem）问题的Matlab实现代码，适用于研究与教学。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题的Matlab源码文件介绍了如何使用模拟退火算法解决具有多种车型的车辆路线规划（Vehicle Routing Problem, VRP）问题，提供了相关的代码实现。
     
  • 【VRP问题】利用模拟退火算法解决多车型车辆路径规划的Matlab代码.md
    优质
    本文档提供了一种使用模拟退火算法通过MATLAB编程来解决具有多种车型的车辆路径规划问题（VRP）的方法和具体实现代码。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题VRP matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB实现的基于模拟退火算法解决带有多车型约束条件下的车辆路径规划（Vehicle Routing Problem, VRP）问题的源代码。通过该方法，可以有效地优化不同类型的车辆在配送过程中的路线选择和调度安排，从而提高物流效率并减少运输成本。
     
  • 【VRP问题】利用模拟退火算法解决多车型车辆路径规划的MATLAB代码.md
    优质
    本文档提供了一套基于模拟退火算法的MATLAB代码，用于求解包含多种车型的车辆路径优化问题（VRP），适用于物流配送及运输管理中的路线规划。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题的Matlab源码文档介绍了如何使用模拟退火算法解决具有多种车型约束条件下的车辆路线优化问题，提供了详细的代码实现步骤和相关参数设置方法，适用于研究与学习需求。
     
  • 【VRP问题】利用模拟退火算法解决多车型车辆路径规划的Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种基于模拟退火算法的解决方案，用于处理包含多种车型的车辆路径优化问题，并附有详细的MATLAB实现代码。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题的MATLAB源码介绍了如何使用模拟退火算法解决具有多种车型的车辆路线规划（Vehicle Routing Problem, VRP）问题，并提供了相应的MATLAB代码实现。该文档详细描述了模型构建、参数设置以及算法的具体应用步骤，为研究和开发人员提供了一个有价值的参考工具。
     
  • 【VRP】利用MATLAB模拟退火算法解决单中心车辆路径优化问题【附带Matlab源码 1340期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB环境下的模拟退火算法代码，专注于求解单中心的车辆路径优化问题。该工具包不仅包含详细的算法实现过程和理论解析，还提供了实例数据供用户测试及学习，旨在帮助研究者和从业者深入了解并应用先进的优化技术解决实际物流配送中的路线规划难题。附带Matlab源码便于直接运行与修改，适合学术研究或工程实践参考使用。 代码运行的效果图可以在提供的压缩包中查看。
     
  • 【路径规划】利用模拟退火算法解决多车型路径规划的MATLAB代码.md
    优质
    本文档提供了一种基于模拟退火算法的解决方案，用于在MATLAB环境中实现多车型的路径规划问题。通过优化不同车辆类型的路线选择和调度，以达到高效、经济的目的地配送策略。 【路径规划】基于模拟退火算法求解多车型路径规划问题的MATLAB源码。该文档提供了利用模拟退火算法解决不同车型下的路径优化方案，并附有相应的MATLAB实现代码，适用于研究与教学用途。