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无时间约束的车辆路径问题。

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简介：
针对无时间窗车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的改进遗传算法，车辆路径问题（VRP）源于1959年Dantzing和Ramser的首次提出，该问题主要涉及对一系列需要送货或接收货物的地点，进行优化组织车辆路线，以实现效率最大化。具体而言，它旨在寻找一条最佳的车辆行驶路径，使得总的运输成本最低，同时满足所有发货点/收货点的需求。

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  • 含时间窗口的车辆路径问题
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    本研究探讨了含时间窗口的车辆路径优化问题，旨在设计高效算法，解决物流配送中货物按时送达的关键挑战。 使用GA算法解决带有时间窗的车辆路径问题，并用Java进行编程。
     
  • VRP-Solver: 用Python编写的时间窗口约束下的车辆路径问题求解器(CVRPTW)
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    简介：VRP-Solver是一款利用Python开发的软件工具，专注于解决带时间窗口约束的车辆路径问题（CVRPTW），帮助优化物流配送路线规划。 时间窗（CVRPTW）求解器的车辆行进路线问题用Python编写。该程序解决了带时间窗（CVRPTW）的车辆通行路线问题。例如，假设存在一个网络和位于节点0处的一个仓库，三辆车能在尽可能短的时间内满足所有节点上的需求，此程序将提供解决方案。 先决条件：需要使用Python 3.8或更高版本。 用法： 1. 安装依赖项 - 在macOS上安装Graphviz（在其他平台上，请使用各自的包管理器） ``` $ brew install graphviz ``` 2. 创建一个Python虚拟环境： ``` $ python -m venv .venv ``` 3. 激活虚拟环境： ``` $ source .venv/bin/activate ```
     
  • 关于车辆路径问题的数据集，包括带时间窗约束和容量限制的问题（VRPTW与CVRP）
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    本数据集专注于车辆路径规划中的经典难题，涵盖带有时间窗口约束的车辆路由问题(VRPTW)及考虑载重能力限制的车辆路径问题(CVRP)，旨在为物流配送等实际场景提供优化解决方案。 CVRP问题是一类在特定约束条件下优化车辆行驶路线的NP-hard问题。它要求在满足一系列客户点的需求且不超过车辆容量的前提下，安排适当的车辆行驶路线，旨在最小化总成本，包括车辆启动成本和行驶成本。CVRP问题是运筹学和物流管理中的一个重要课题，直接关联到物流配送的成本效益和服务质量。 Solomon数据集是用于研究车辆路径问题（如VRPTW、CVRP）的一系列标准测试实例，由Solomon于1987年提出。该数据集在CVRPLIB中被广泛采用，包含一个起始点和100个客户点，并且所有的常量都为整数。这些数据包括最大可派遣车辆数量K、每辆车的最大载重量Q、各节点的横纵坐标XCOORD和YCOOR以及节点之间的距离作为运输成本、每个节点的需求量DEMAND，还有服务最早开始时间READY TIME和服务截止时间DUE TIME等信息。
     
  • 基于蚁群算法的多约束多车场车辆路径问题研究
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    本研究聚焦于复杂物流环境下的车辆路径优化问题，创新性地应用了改进的蚁群算法来解决包含多个约束条件和起始点的多车场车辆调度难题。通过引入新型信息素更新规则及启发式策略，显著提升了求解效率与路径规划质量，为现代物流系统提供了有效的技术支持。 本段落探讨了在考虑客户优先级等多种约束条件下的运输成本优化问题，并具有更广泛的实用价值。该问题的具体描述如下：设有m个车场（兼作配送中心），共配备H辆可调用的车辆，这些车辆分为多种型号，以载重量区分；由于各客户点之间的路况不同，因此行驶速度也有所不同；每个客户点根据其重要性被赋予不同的优先级等级，最高为1级，最低为R级，并且每一个客户点都有时间窗限制。优先级别越高，则该级别的服务要求的时间窗口越严格，而较低的优先级则可以相应放宽时间窗口的要求；如果车辆提前到达了客户的地点，则必须等待至允许为其提供服务为止；每个客户点只能由一辆车完成一次性的全部配送任务；最后的目标是确定对于一项运输业务而言，应调用哪个车场和哪些型号的车辆、何时派遣以及选择何种路径能够使得总成本最小化。
     
  • 【VRP问题】利用节约算法CW解决带容量约束的车辆路径优化问题(CVRP).zip
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    本资源介绍了一种基于节约算法（CW）解决带有容量限制的车辆路线规划（CVRP）问题的方法，提供详细的理论分析与实践应用。 基于节约算法CW求解带容量的车辆路径规划问题（CVRP）.zip 这段文字描述了一个关于使用节约算法CW来解决带有容量限制的车辆路径规划问题(CVRP)的相关资料，以.zip格式提供下载。
     
  • VRPTW_GMGroup: 时间窗口下的车辆路径问题求解器-源码
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    VRPTW_GMGroup是一款专为解决时间窗口约束下的车辆路径优化问题而设计的软件工具。本项目提供高效算法和灵活接口，助力物流配送、城市规划等领域提升运营效率及降低成本。 带有时间窗的车辆路径问题（VRPTW_GMGroup）是通过结合禁忌搜索和遗传算法的混合方法来解决的。
     
  • MATLAB解决多车辆、多车型的时间窗口路径优化问题
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    本研究运用MATLAB工具，针对复杂物流环境下的多车辆和多种车型需求，提出了一种有效的时间窗口路径优化解决方案，旨在减少配送成本并提高客户满意度。 针对实际需求的路径优化求解模型以及适用范围更广的路径优化模型。
     
  • 【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。
     
  • 基于遗传算法的时间窗口车辆路径问题求解
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    本研究探讨了时间窗口下的车辆路径规划难题，并提出了一种创新性的遗传算法解决方案，旨在优化配送效率和客户满意度。 遗传算法是一种模仿生物进化机制的全局优化方法，特别适用于解决复杂的组合优化问题。在处理带时间窗的车辆路径规划（VRPTW）问题中，该算法通过将路径方案编码为染色体，并利用选择、交叉和变异操作来生成新的解集。适应度函数基于总成本计算（包括行驶距离及时间窗口惩罚等），从而逐步提高解决方案的质量。为了满足时间限制条件，在解码阶段或评估适应度时引入了罚分机制，确保车辆按时到达客户地点。遗传算法能够高效地搜索和利用解空间，并为复杂的物流配送问题提供接近最优的方案。