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【MDVRP】利用遗传算法解决带距离约束的多配送中心车辆路径规划问题（附单路线局部优化及Matlab代码1170期）.zip

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本资源提供了一种基于遗传算法求解含距离限制的多配送中心车辆路径优化问题的方法，并包含单线路局部优化策略与Matlab实现代码。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。

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  • 【MDVRP】利用遗传算法解决带距离约束的多配送中心车辆路径规划问题（附单路线局部优化及Matlab代码1170期）.zip
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    本资源提供了一种基于遗传算法求解含距离限制的多配送中心车辆路径优化问题的方法，并包含单线路局部优化策略与Matlab实现代码。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 【VRP问题解决】利用遗传算法优化单配送中心多客户的最短路径规划（附带Matlab代码）.zip
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    本资源提供了一个基于遗传算法解决VRP问题的方案，专注于求解单一配送中心服务多个客户时的最优路径。配套有实用的Matlab实现代码，便于学习与实践应用。 基于遗传算法求解单配送中心多客户多车辆最短路径规划问题的Matlab源码.zip
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 【VRP】利用MATLAB遗传算法解决多车辆路径规划问题【附带Matlab源码 1249期】.mp4
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    本视频讲解如何使用MATLAB中的遗传算法工具箱来求解多车辆路径规划问题，并提供相关的MATLAB源代码，帮助学习者掌握该领域的知识和技能。 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测试确认有效，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用的各种其他m文件；无需额外编写或修改任何代码即可直接运行。 2. 这些程序在Matlab 2019b版本上进行了验证。如果遇到错误，请根据提示进行相应的调整，或者寻求帮助以解决问题。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮并等待程序执行完毕，即可查看结果。 4. 如果需要进一步的服务或支持，请联系博主。服务范围包括但不限于博客或资源代码提供、期刊文献复现、Matlab定制开发以及科研合作等项目。
     
  • 【TWVRP】利用遗传算法解决带时间窗口的配送车辆路径优化问题【附Matlab代码 1074期】.zip
    优质
    本资源提供了一种运用遗传算法优化带时间窗口的配送车辆路线的方法，附有详细的Matlab实现代码，适合研究与学习。下载压缩包获取完整内容和第1074期的相关资料。 在Matlab领域上传的视频都有配套的完整代码，并且这些代码经过测试可以正常运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图。 2. 所有代码均在Matlab 2019b版本中测试通过。如果遇到问题，请根据提示进行相应修改或寻求帮助。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放入当前的Matlab工作目录； 步骤二：双击打开main.m 文件； 步骤三：点击运行，直到程序完成并显示结果。 4. 如果需要额外的服务或支持，请联系博主。 - 提供博客或资源完整代码； - 复现期刊或者参考文献中的内容； - 定制Matlab程序； - 科研合作。
     
  • 【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
    优质
    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】利用遗传算法解决同时配送与取货的车辆路线问题（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于遗传算法优化同时进行配送和取货的车辆路线方案的方法，并附带了详细的MATLAB实现代码，适用于物流管理中的路径规划问题。 【路径规划】基于遗传算法求解同时取送货车辆路径问题的Matlab代码包含了一种优化方法，主要用于解决复杂的车辆路径规划（VRP）问题，尤其是在处理同时取货与送货需求时的应用场景更为广泛。这类问题在物流配送、城市交通等多个领域有着重要的应用价值。 该方案利用了遗传算法这一模仿生物进化过程的方法来寻找最优的行驶路线，以达到最小化总行程距离或时间的目标，并且满足特定的服务要求（如货物装卸）。遗传算法的核心步骤包括初始化种群、选择操作、交叉重组及变异等环节： 1. **初始化种群**：随机生成一系列可能的路径组合作为初始群体； 2. **选择**：依据每个方案的表现力（例如行驶距离）进行筛选，表现优异的个体有更高的机会被选中参与后续的操作； 3. **交叉**：通过模拟基因交换的过程来产生新的解法组合，以促进种群内的多样性发展； 4. **变异**：为避免算法陷入局部最优状态，在一定比例内随机改变路径中的节点顺序或结构，探索更多潜在的解决方案。 重复上述过程直至达到预设的最大迭代次数或者满足特定停止条件（如优化程度不再显著提升），最终得出最理想的路线规划结果。实际应用中还需考虑诸如车辆载重限制、客户访问唯一性等约束条件，并可能运用邻接表和优先队列这样的数据结构来提高算法效率及收敛速度。 这份代码不仅为学习遗传算法及其在路径规划中的具体实施提供了宝贵的学习资源，同时也展示了如何利用智能优化方法解决现实世界中的复杂问题。通过深入研究此项目可以增强对相关理论的理解以及实际编程能力的提升。
     
  • 【SDPVRP问题】利用遗传算法解决同时取送货的车辆路线规划问题（附带Matlab代码）.zip
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    本资源提供一种基于遗传算法优化SDPVRP（同时取送货问题）的方法，并包含详细的Matlab实现代码，适用于物流和运输领域。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 【路径规划】利用遗传算法解决含时间窗口及容量约束的公交车辆路径优化问题(CVRPTW) MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于遗传算法的解决方案，用于优化包含时间窗口和容量限制的公交车路线（CVRPTW）问题。其中包括详细的MATLAB代码实现。 基于遗传算法求解带时间窗带容量公交车车辆路径规划问题（CVRPTW）的MATLAB源码。