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MDVRP：解决多个站点的车辆路线规划问题

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简介：
MDVRP（Multiple Delivery Vehicle Routing Problem）简称多点配送车辆路径问题，是一种复杂的物流优化模型，致力于为拥有多个交付站点的情况设计最高效的行车路线和调度方案。此研究旨在通过最小化运输成本、时间及环境影响来提高运营效率与客户满意度。 MDVRP 使用 Cordeau 基准通过智能水滴元启发式方法解决多站点车辆路由问题。代码最初使用 Matlab 2014a 进行运行，因此我们无法保证它在其他版本上能够正常工作。 步骤如下： 1. 打开 Matlab 2014a。 2. 将您的目录更改为“代码”目录。 3. 打开 IWD.m 文件。 4. 根据需要更改 IWD.m 文件中的以下变量： - pind -- 问题索引（取值范围为 1-5，设置运行哪个问题） - oilMat = (weighting) * globalSoilMat -- 土壤的边长权重。通过取消注释并选择下列三个选项之一来更改“权重”：日志（distMat + 1）、分布垫exp(distMat）。 5. 运行 IWD.m 文件中的代码。 请确保按照上述步骤操作，以保证程序能够正确运行。

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  • MDVRP：解决多个站点的车辆路线规划问题
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    MDVRP（Multiple Delivery Vehicle Routing Problem）简称多点配送车辆路径问题，是一种复杂的物流优化模型，致力于为拥有多个交付站点的情况设计最高效的行车路线和调度方案。此研究旨在通过最小化运输成本、时间及环境影响来提高运营效率与客户满意度。 MDVRP 使用 Cordeau 基准通过智能水滴元启发式方法解决多站点车辆路由问题。代码最初使用 Matlab 2014a 进行运行，因此我们无法保证它在其他版本上能够正常工作。 步骤如下： 1. 打开 Matlab 2014a。 2. 将您的目录更改为“代码”目录。 3. 打开 IWD.m 文件。 4. 根据需要更改 IWD.m 文件中的以下变量： - pind -- 问题索引（取值范围为 1-5，设置运行哪个问题） - oilMat = (weighting) * globalSoilMat -- 土壤的边长权重。通过取消注释并选择下列三个选项之一来更改“权重”：日志（distMat + 1）、分布垫exp(distMat）。 5. 运行 IWD.m 文件中的代码。 请确保按照上述步骤操作，以保证程序能够正确运行。
  • 使用Python和Gurobi解决多车场车辆路径规划（MDVRP）问题
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    本研究运用Python结合Gurobi优化求解器，针对复杂的城市物流环境中的多车场车辆路径规划问题进行建模与算法设计，旨在寻求高效、低成本的配送方案。 该资源对某篇论文中的模型进行了复现，并编写了Python代码，使用Gurobi进行求解，最后画出了路径图。所得结果与论文中用遗传算法求解的结果完全一致。这是一个学习路径规划问题求解和Gurobi代码编写的绝佳资料。
  • 关于多车场车辆路径问题的研究: MDVRP探讨
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    本研究聚焦于多个配送中心车辆路径规划难题（MDVRP），深入探讨其优化策略与算法应用，旨在提高物流效率和减少运营成本。 我模拟了一篇关于MDVRP（多配送中心车辆路径问题）的论文《用于周期性和多配送中心车辆路线问题的禁忌搜索启发式算法》中的部分内容。代码使用了Python编写，通过仿真得出的结论是：对于规模较小的问题，我们能够找到最佳答案或接近基准的答案；但对于较大规模的问题，则遇到了一些挑战。
  • 【路径规划】利用遗传算法解决含时间窗口及充电站的车辆路线规划（VRPTW）问题.md
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    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。
  • 【路径规划】利用遗传算法解决多车型带时间窗口的车辆路线规划问题（VRPTW）- MATLAB代码.zip
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    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。
  • 【路径规划】利用水滴算法解决多仓库车辆路径规划问题的Matlab代码.zip
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  • 利用MATLAB节约法解决含时间窗口的车辆路线规划问题
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    本研究运用MATLAB编程环境，采用节约法模型来优化包含时间窗口约束的车辆路径规划问题，旨在提高物流配送效率并减少成本。 基于matlab节约算法求解带时间窗的车辆路径规划问题【含Matlab源码 156期】，该代码只包含部分内容，如有需要全部代码请告知。
  • 用内点法解决线性规划问题
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    本篇文章探讨了利用内点法求解线性规划问题的有效策略和算法实现，深入分析了该方法的优势及应用范围。 本段落探讨了使用内点法求解线性规划问题的方法，并进行了相关分析、提出了存在的问题以及提供了相应的源代码及结果展示。
  • 【路径规划】利用遗传算法解决多中心带时间窗口的车辆路线规划问题(VRPTW)的MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套基于遗传算法优化多中心带时间窗口车辆路线规划（VRPTW）问题的MATLAB实现代码，适用于物流配送及路径优化研究。 基于遗传算法求解多中心带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）的Matlab代码。