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基于遗传算法的CVRP问题求解

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简介：
本研究运用遗传算法解决车辆路线规划问题（CVRP），通过优化路径和资源配置，提高物流配送效率与经济效益。 使用遗传算法解决CVRP问题，并用MATLAB进行实现，优化目标是使运输成本最低。

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  • 基于遗传算法的CVRP问题求解
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    本研究运用遗传算法解决车辆路线规划问题（CVRP），通过优化路径和资源配置，提高物流配送效率与经济效益。 使用遗传算法解决CVRP问题，并用MATLAB进行实现，优化目标是使运输成本最低。
     
  • 基于遗传算法的TSP问题求解
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    本研究采用遗传算法解决经典的旅行商问题(TSP)，通过优化编码、交叉和变异操作，旨在探索高效求解大规模TSP问题的新策略。 在人工智能实验课上完成了一个用遗传算法解决TSP问题的项目，涉及10个节点的情况，在大约300代后能得到最佳结果，并且可以扩展到更多节点。这是一份很好的学习资源，每一行代码都有详细的解释，非常适合深入研究和理解。
     
  • 利用遗传算法求解车辆路径规划(CVRP)问题
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    本研究运用遗传算法解决经典的车辆路径规划（CVRP）问题，通过优化配送路线，旨在减少物流成本并提高效率。 本资源提供遗传算法来解决车辆路径问题中的CVRP问题。CVRP是一个NP_HARD问题。
     
  • 基于遗传算法求解TSP问题（MATLAB）
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    本研究运用遗传算法在MATLAB平台上解决经典的旅行商问题(TSP)，优化路径规划，探讨算法的有效性和适用性。 基于遗传算法的TSP问题在MATLAB 2016平台上的代码可以实现创建城市坐标并进行载入。
     
  • 基于遗传算法的SLP问题求解.txt
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    本文探讨了利用遗传算法解决设施布局规划（SLP）问题的方法，提出了一种优化模型和算法框架，旨在提高生产效率和降低成本。 一个MATLAB代码使用遗传算法解决SLP问题，适用于物流管理或物流工程专业的本科生作为作业提交。该代码基本完善但需要进行一定的修改。
     
  • 基于遗传算法的VRP问题MATLAB求解
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    本研究运用遗传算法在MATLAB平台上对车辆路线规划问题（VRP）进行优化求解，旨在提高配送效率与降低物流成本。 采用遗传算法求解VRP问题，并提供可执行代码。该代码包含详细注释，便于修改和扩展。
     
  • 基于遗传算法的VRP问题MATLAB求解
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    本研究利用遗传算法在MATLAB平台上对车辆路线规划（VRP）问题进行优化求解，旨在提高物流配送效率和降低成本。 采用遗传算法求解VRP问题，并提供带有详细注释的可执行代码，便于修改。
     
  • 基于遗传算法的MATLAB TSP问题求解
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    本研究运用遗传算法在MATLAB平台上解决旅行商(TSP)问题，通过优化路径寻找最短距离方案，展示了一种高效的TSP求解方法。 TSP问题即旅行商问题，经典的描述为：一名商品推销员需要访问若干个城市进行销售活动，并从一个城市出发后返回原点，如何选择路线使得总的行程最短？在图论中，这个问题可以被看作是在带权完全无向图中寻找具有最小权重的哈密尔顿回路。目前没有发现有效的算法来解决这类问题；人们倾向于接受NP完全问题（NPC）和NP难题（NPH）不存在有效算法这一假设，并认为对于大型实例来说精确求解是不可能实现的，因此需要开发近似算法来进行处理。 在这篇文章中，我们将使用MATLAB软件构建遗传算法以应对TSP类的问题。根据不同的实际应用背景，我们需要对问题进行特定的调整和优化。这类问题在现实生活中有广泛的应用场景，例如电子地图、电路板布线以及连接焊点等任务都需要用到此类算法来提高效率或降低成本。 总之，虽然没有找到解决这些问题的有效精确方法，但通过遗传和其他启发式技术可以有效地近似求解TSP及其变体。
     
  • 基于遗传算法的VRP问题求解方法
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    本研究提出了一种利用遗传算法解决车辆路线规划（VRP）问题的新方法。通过优化编码与适应度函数设计，有效提高了物流配送路径的经济性和时效性。 解决VRP问题的一个有效方法是采用先进的遗传算法。
     
  • 基于遗传算法的RCPSP问题求解方法
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    本研究提出了一种利用遗传算法解决资源受限项目调度问题(RCPSP)的新方法，通过优化算法参数和编码策略来提高解决方案的质量和效率。 自己根据串行编写的并行程序已经测试过了可以运行，希望对大家有帮助。