解决CVRP问题等优化问题的主要步骤如下: 1.导入所需的库及数据信息 2.声明求解器 3.创建变量 4.定义约束条件 5.定义目标函数 6.调用求解器 7.显示结果 1.Gurobi求解 Gurobi是一个流行的数学优化求解器,用于解决各种优化问题,包括车辆路径问题(VRP)和容量限制车辆路径问题(CVRP)。下面是一个使用Gurobi求解CVRP问题的一般步骤:
1.CVPR问题描述 车辆路径问题(VRP)有非常多的变形,这里介绍VRP研究最多的基本问题——有容量约束的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP)。在CVRP问题中,要求由一个车队承担将货物从一个仓库运输到其他预先指定的客户点上的任务。其中,车队的车辆都是同质的,且都只能从仓库出发,服务完客户点后,返回...
最优解: 1 --> 4 --> 1; 1-->2-->3-->1 对CVRP的求解过程进行分析,并给出源代码的编写过程,对于代码本身可能还有其他的编码方式,也希望高人无私共享,共同学习
CVRP是指在满足一定的容量和体积限制条件下,为一组客户点分配车辆,并规划车辆的路径,使得车辆行驶的总距离最短。CVRP在物流配送、城市物流、公共交通等领域都有着广泛的应用。 然而,CVRP是一个NP难问题,传统的求解方法往往需要耗费大量的时间和资源。为了解决这个问题,研究人员提出了许多启发式算法,其中遗传算法是一种...
GA求解CVRP问题的目标函数是车辆行驶总距离最小,输入数据是solomon算例中的rc208,因为求解的是CVRP问题,所以将rc208中的后三列全部删除,剩余4列,每一列含义如下: [序号 X坐标 Y坐标 需求量],rc208的车辆最大装载量是1000。这组数据一共有100个顾客,第一行数据表示配送中心。最多允许使用25辆车。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化算法。在求解CVRP问题时,GA通过编码生成初始种群,然后通过选择、交叉和变异等操作不断迭代优化,最终找到近似最优解。 编码方式:采用自然数编码,每个客户的编号代表一个基因,一条路径则由一串基因组成。 初始种群生成:随机生成一定数量的初始路径,构成初始种群。
【求解方法概述】CVRP问题的求解方法主要分为精确算法和启发式算法。精确算法能够找到最优解，但计算复杂度高，时间成本大。启发式算法则能在较短时间内找到近似最优解，且计算复杂度较低。【常见求解算法及比较】1.贪心算法：根据客户需求和车辆容量构建初始解，逐步优化路径。2.遗传算法：采用交叉、变异等操作，搜索...
1.程序功能描述 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是运筹学领域的一个经典问题,旨在寻找满足一系列送货或取货需求的最优车辆行驶路径。其中,带容量限制的车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)是最基础也是最
以求解CVRP问题为例,来演示用MATLAB+YALMIP+CPLEX的求解效果 clear clc vNum=5; %车数量 cusNum=13; %总节点数量 C=6; %单车容量 demands=[0,1.2,1.7,1.5,1.4,1.7,1.4,1.2,1.9,1.8,1.6,1.7,1.1]; %需求量 x=[81.5,87,75,85,89,77,76,87,73,77,73,91,92]; ...
107改进蚁群算法求解CVRP问题+MATLAB重磅源码+一站式学习交流基地+全网低价高质 1185 -- 0:40 App 基于麻雀搜索算法优化SVM的数据分类预测-意大利葡萄酒种类识别+MATLAB源码+详细注释+小白必备 486 2 0:35 App 【群智能优化算法】遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW+MATLAB代码+详细注释 875 -- 0:44 App...