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基于MATLAB的大邻域搜索算法解决VRPTW问题

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简介：
本研究利用MATLAB开发大邻域搜索算法，有效解决了带时间窗口车辆路径规划（VRPTW）问题，优化了物流配送效率和路线规划。 使用大邻域搜索算法来解决带有时间窗的路径优化问题。

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  • 基于MATLAB的大邻域搜索算法解决VRPTW问题
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    本研究利用MATLAB开发大邻域搜索算法，有效解决了带时间窗口车辆路径规划（VRPTW）问题，优化了物流配送效率和路线规划。 使用大邻域搜索算法来解决带有时间窗的路径优化问题。
     
  • 基于MATLAB的大规模邻域搜索算法解决旅行商问题.zip
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    本项目采用MATLAB语言实现大规模邻域搜索算法，有效解决了复杂环境下的旅行商问题(TSP)，提高了路径优化效率。 matlab大规模邻域搜索算法求解旅行商问题.zip
     
  • 用变邻域搜索算法解决TSP问题（附C++代码）
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    本文章介绍利用变邻域搜索算法解决旅行商问题(TSP)的方法，并提供详细的C++实现代码。适用于研究和学习优化算法的应用。 变邻域搜索求解TSP问题的C++代码是很好的学习资源，适合初学者学习启发式算法，且代码包含详尽注释。
     
  • 基于MATLAB的变邻域搜索算法-STYRENE黑盒优化问题
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    本研究运用MATLAB开发了针对STYRENE问题的变邻域搜索算法，旨在探索复杂工业过程中的黑盒优化策略，提高模型求解效率与精度。 变邻域搜索算法的MATLAB代码用于解决STYRENE问题，这是一个无导数优化领域的基准案例。该问题模拟苯乙烯生产过程中的情况，并被视为一个没有衍生信息的黑盒模型。其目标是最大化净现值，同时遵守多个工艺和经济约束条件。 此代码最初是由标准C++编写而成，在目录中提供两个版本：一个是代表“真实”黑匣子用于优化；另一个则是静态代理，即真实问题的一个便宜但不太准确的近似解法，常用来辅助实际问题中的优化算法。该问题涉及8个范围在[0;100]内的可调变量和总计11条约束条件（分为两组：4项不可放松且无法量化的以及7项可以调整并量化衡量的）。 黑匣子执行后会输出包含目标函数值在内的总共12个结果。如果这前十一项均小于或等于零，那么这个解就是可行的。此外还提供了两个起始点以供测试：一个为可行状态；另一个则不可行。 解决方案中包括了用于解决真实问题和替代方案版本的Makefile。要进行编译，请进入相应的目录并输入make命令，这将生成blackbox/truth/truth.exe 和 blackbox/surrogate 可执行文件。
     
  • 基于MATLAB的禁忌搜索算法解决VRP问题
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    本研究利用MATLAB平台，采用禁忌搜索算法有效解决了车辆路线规划（VRP）问题，优化了配送路径和成本。 使用MATLAB模拟禁忌搜索算法来求解车辆路径问题（VRP）。在该问题中，一定数量的客户各自有不同的货物需求量，配送中心需要向这些客户提供所需的货物，并由一个车队负责完成运输任务。目标是在满足客户需求的同时，在一定的约束条件下实现诸如总路程最短、成本最低或时间最少等优化目的。
     
  • 基于MATLAB的变邻域搜索与粒子群优化算法代码：应用于工程问题解决
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    本作品提供了一套基于MATLAB的变邻域搜索和粒子群优化算法的源代码，旨在为复杂工程问题求解提供高效解决方案。 变邻域搜索算法的MATLAB代码可以用于解决工程优化问题中的粒子群优化（PSO）。这是一种计算方法，在尝试改进候选解决方案以达到给定的质量度量的过程中反复迭代，从而解决问题。该方法通过维护一组候选解——称之为“粒子”——并在根据位置和速度公式在搜索空间中移动这些粒子来工作。每个粒子的运动不仅受到自身所知的最佳位置的影响，还被引导向整个群体中最优的位置。这个最优位置会随着其他粒子找到更好的解决方案而更新。 在这项研究里，有四个工程优化问题通过PSO方法得到解决，并且相关的MATLAB算法和代码实现已经在此存储库中共享展示（如图1所示）。在该图像中，“x”表示每个粒子的位置，即搜索空间中的候选解。箭头则代表了各个粒子的速度。 2. 算法 PSO灵感来源于鸟群的行为模式：设想一群鸟在一个区域内随机寻找食物源，且整个区域只有一处食物供应点；所有鸟都不知道确切的食物位置，但它们知道在每一轮探索中离最近的已知食物有多远。那么，在这种情况下最有效的策略是什么？答案是跟随距离食物最近的那个个体行动。 PSO借鉴了上述群体行为模式，并将其应用于优化问题求解之中。在这个框架下，“粒子”代表的是搜索空间中的每一个潜在解决方案，它们通过学习彼此之间的信息来逐步逼近最优解。
     
  • 基于变邻域搜索的旅行商问题求解方法.zip
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    本研究提出了一种基于变邻域搜索算法解决经典旅行商问题的方法，旨在优化路径长度，提高算法效率与求解质量。 matlab编程变邻域搜索算法求解旅行商问题.zip
     
  • 自适应大邻域搜索算法在Python中解决带取送货的VRP问题 (ALNS_VRPPD)
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    本文介绍了基于Python实现的自适应大邻域搜索算法(ALNS)，专门用于求解带有取送货需求的车辆路径规划问题(VRPPD)，展示其高效性和灵活性。 1. 提供完整代码，可直接运行。 2. 擅长领域包括路径规划、机器学习、数据爬虫及数据分析处理等。 3. 该资源包含详细的注释，方便大家阅读与理解。ALNS_VRPPD（Python）使用自适应大邻域搜索方法解决取送货的VRP问题。
     
  • Matlab-TS解决VRPTW的禁忌搜索算法代码.zip
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    本资源提供基于Matlab编写的求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）的禁忌搜索算法源码。通过优化配送路线，有效提升物流效率与降低成本。 这段文字描述了一个包含时间窗、车辆数量限制、载货能力和车速等因素的模型或系统，并且有详细的注释可供参考学习。
     
  • 基于变邻域混合遗传算法解决VRPSDP问题
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    本研究提出了一种结合变邻域搜索与遗传算法的新型混合方法，有效解决了带时间窗和选择性配送需求的车辆路径规划问题(VRPSDP)，显著提升了物流效率。 在讨论“求解VRPSDP的变邻域混合遗传算法”这一主题时，我们需要理解几个核心概念：即带有同时配送和取货的车辆路径问题（VRPSDP）、遗传算法（GA）以及变邻域下降（VND）方法。 VRPSDP是指一种复杂的组合优化问题，在物流和运输领域中常见。它涉及到将货物从中心仓库配送至多个客户的同时，需要在某些地点收集货物回中心仓库。这个问题的特点在于车辆必须考虑装载限制，并且所有客户的时限需求都需满足。 遗传算法（GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索启发式方法，在优化问题中有广泛应用。通过迭代的选择、交叉以及变异操作来改进解的质量，但在局部最优处可能收敛，导致效率降低。 变邻域下降（VND）是种局部搜索技术，它在一系列不同结构的邻域中寻找当前最佳解，结合多种不同的邻域结构以提高算法的局部搜索能力，并保持了解多样性。 “求解VRPSDP的变邻域混合遗传算法”这一主题下，作者提出了一种新的方法：将GA和VND的优势结合起来。这种混合策略可能包括以下步骤： 1. 创建初始解集。 2. 选择、交叉及变异操作以改进当前解的质量。 3. 在每个迭代中使用不同的邻域结构来局部优化当前解的邻居解，避免陷入局部最优。 4. 调整参数如种群规模和算法中的其他设置值，以便找到最佳策略解决VRPSDP问题。 5. 设定终止条件以结束搜索过程。 6. 输出最终的最优解。 此混合遗传算法的核心在于利用GA的全局搜索能力和VND的局部优化能力。通过实验验证了该方法的有效性，并与其他相关算法进行了对比分析，展示了其在求解VRPSDP上的优势和改进空间。