VRP问题的求解算法: 1. 蚁群算法 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。在VRP问题中,每个蚂蚁代表一个路径规划解决方案。蚂蚁根据信息素(路径上的信息标记)和距离等信息进行决策,每次选择下一个客户的访问。通过多次迭代,蚁群算法可以找到最优或接近最优的路径规划解决方案。 2. 遗传算法 遗传算法是一种模拟生...
在给定了参数和定义了决策变量之后,VRP问题可以用数学模型表示为: VRP问题示例 给定车辆负载为400,各个节点的坐标和需求如下(节点0为配送中心): 遗传算法求解VRP问题 个体编码 对于个体采用自然数编码,0代表配送中心,1--n代表顾客;不同车辆的配送路线之间用0分隔(即每辆车都从仓库出发);对于有n个顾客,k辆车的VR...
【配送路径规划】基于matlab蚁群算法求解多配送中心+多车辆+时间窗的冷链物流车辆路径规划问题(目标函数:最低成本 固定成本 运输成本 时间窗惩罚成本 药品货 209 -- 0:49 App 【TWVRP】基于matlab遗传算法求解多车场开放式多商品带时间窗的车辆路径规划问题【含Matlab源码 1849期】 206 -- 0:59 App 【优化形状】...
一、问题介绍 VRP问题是指考虑在有限时间内为一组客户提供服务的问题。该问题是一个NP难问题,因此需要寻找一种有效的方法来解决它。 模拟退火算法是一种常用的优化算法,能够在较短时间内找到一个近似最优解。本文将介绍如何使用模拟退火算法来优化VRP问题的解决方案。 二、模拟退火算法介绍 模拟退火算法是一种通过随...
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因此,利用遗传算法来解决VRP问题是一种比较常见和有效的方法。本文将介绍基于遗传算法的VRP问题求解方案。 一、VRP问题的基本模型 VRP问题模型包括两个基本部分:1.客户与仓库之间的距离矩阵;2.客户需求量矩阵。 VRP问题的基本目标是在一定的运输容量约束下,找到一组最佳行驶路径,使得所有客户的需求得到满足,同时在成本...
基于改进遗传算法的带时间窗VRP问题研究 带时间窗约束的vRP问题(VRPTW)属于NP-hard问题,采用改进遗传算法探索最优方案。首先分析了带时间窗VRP问题的一般数学模型,并采用罚函数的方法对时间窗约束进行处理;设... 范月林,周素萍 - 《电脑知识与技术:学术交流》 被引量: 5发表: 2011年 ...
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其中,粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种新兴的求解VRP问题的数值优化方法,其具有收敛速度快,全局搜索能力强等优点。但是传统PSO算法在解决VRP问题时容易陷入局部最优解,因此对于VRP问题的求解效率与准确度尚有提升空间。 为了克服传统PSO解决VRP问题的缺陷,学者们在算法的基础上进行了改进,提出了基于...
按( )分,可将VRP问题分为纯装问题、卸装问题和装卸混合问题。A.任务性质B.任务特征C.优化目标D.车辆载货状况搜索 题目 按( )分,可将VRP问题分为纯装问题、卸装问题和装卸混合问题。 A.任务性质B.任务特征C.优化目标D.车辆载货状况 答案 B 解析