基于C-W节约算法的车辆路径规划问题的Java实现 VRP问题概述 解决算法分类 项目描述 算法结果 车辆路线问题(VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线,目标是使得客户的需求得到满足,并能在一定的...
3. 考虑需求不确定性的VRPTW:数学模型、模型转化和代码实现 上文提到了多种参数的不确定性,例如需求不确定、客户不确定等,但是不同的不确定因素的处理方法有一定的相似之处。本小节就以需求量不确定为例来介绍考虑随机因素的VRP的建模和模型重构方法。此外,为了帮助读者能加深理解,本文提供了完整的实现代码。 3.1 ...
改进的C-W算法在VRP中的应用摘要:根据对现实问题的分析,提出了具有载重和体积约束的车辆路径问题的数学模型,通过对节约算法的总结分析,指出原算法的不足,然后提出一种新的改进节约算法,并用改进算法来解决具有载重和体积约束的车辆路径问题,取得了良好的效果。关键词:车辆路径问题;节约算法;重量;体积;1车辆路径问题的...
节约算法是由Clarker和Wright在1964年提出的,主要用来解决运输车辆数目不确定(运输车辆数目在VRP问题中是一个决策变量)VRP问题,该算法对有向和无向问题同样有效。节约算法的核心思想是:将存在的两个回路(0,…,i,0)和(0,j,…,0)合并为一个回路(0,…,i,j,…,0),合并操作中,整个运输问题的总运输距离将会...
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来寻找问题的最优解。而VRP(Vehicle Routing Problem)则是一种典型的组合优化问题,它涉及到如何有效地安排车辆,使得满足各个客户的需求同时又要尽量减少车辆的行驶距离或时间。
在华为设备上,实现OSPF路由协议的方式主要有两种:一种是使用华为自家的VRP路由系统,另一种是使用标准的OSPF协议。对于前者,华为设备提供了一系列命令和配置选项,用户可以根据自己的需求进行配置和管理;而对于后者,华为设备也支持标准的OSPF协议,用户可以使用标准的OSPF命令来配置和管理路由。
插入排序算法可以进行升序或降序排序，具体取决于元素的比较顺序。总结而言，插入排序算法是一种简单而直观的排序方法，适用于对小规模数据进行排序。通过逐步将元素插入有序序列中，最终实现整个序列的排序。该算法的效率在数据规模较小或者部分已排序的情况下表现较好，同时具有较好的稳定性。
#pragmaGCC optimize('-ftree-vrp') #pragmaGCC optimize('-fpeephole2') #pragmaGCC optimize('-ffast-math') #pragmaGCC optimize('-fsched-spec') #pragmaGCC optimize('unroll-loops') #pragmaGCC optimize('-falign-jumps') #pragmaGCC optimize('-falign-loops') ...
用Python编写的带有时间窗(CVRPTW)求解器的车辆行进路线问题。 实现是基于。 概述 该程序解决了带时间窗(CVRPTW)的车辆通行路线问题。 例如,假设以下网络和仓库(节点0)处的三辆车能够在尽可能短的时间内满足所有节点上的所有需求, 该程序提供以下解决方案: 先决条件 需要Python 3.8或更高版本。 用法 首先,安装依...
首先，详细阐述了VRPTW的描述、模型和求解方法，利用Python调用Gurobi进行优化。接着，概述SVRPTW的分类与建模策略，特别针对需求随机性的VRPTWSD问题，采用机遇约束规划方式，理论推导将不确定性转化为确定性约束，再通过Python调用Gurobi实现优化。本文参考了Desaulniers等人关于柱生成的文献以及Stewart和Golden...