Arc-flow模型极其重要,虽然其变量很多,模型比较weak,而且有M这个极大数在约束条件里。但是其每个变量和约束条件都非常清晰,更容易理解VRPTW问题的模型本质。为了简单起见,在这个模型里,我们假设速度单位是1,每条边的cost是点与点之间的距离,所以距离就可以等价成时间。接下来我将逐一解释每个约束的详细细节。 constraint...
本文首先介绍了带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)的问题描述、模型建立,并用python调用Gurobi进行求解。之后简要概述了考虑随机性的VRP问题(SVRPTW)的问题类型和建模方式。主要针对考虑需求随机性的VRPTW问题(VRPTWSD),以机遇约束规划 (Chance-constrainted programming) 的方式建模,通过理论推导将不确定性约束转化为确定...
routes); } //函数功能:根据VRPTW数学模型建立VRPTW的cplex模型 private void build_model() throws IloException { //model model = new IloCplex(); model.setOut(null); //variables x = new IloNumVar[data.vetexnum][data.vetexnum][data.vecnum]; w = new IloNumVar[data.vetexnum][data.vecnum...
VRPTW(Vehicle routing problem with time windows)即带时间窗的车辆路径规划问题,其对于每一需求点加入了时间窗的约束,即对于每一个需求点,设定服务开始的最早时间和最晚时间,要求车辆在时间窗内开始服务顾客。 需求点的时窗限制可以分为两种,一种是硬时间窗(Hard Time Window),即要求车辆必须在时间窗内开始服务顾...
VRPTW Description 今天给大家带来的是VRPTW的Set Covering建模方式,它是基于传统的模型,通过Dantzig-Wolfe分解法得到的。VRPTW的Set Covering模型如下: 其中: - 约束(1)保证了每个顾客至少被服务一次。 - 约束(2)限制了车辆的使用数量。 - 定义为整数,但显然最优解里面不会出现 ...
VRPTW问题模型遗传算法python,内容简介纪念毕设,同时弥补了上个遗传算法的漏洞,虽然这次没有优化遗传算法的性能,但是遗传算法的思想和功能表现出来了。毕设做的是多起送点,多目标的配送路线优化,硬时间窗,三种货物或以下。目标函数追求:1总体花费时间最短,2总的发
VRPTW模型 VRPTW模型描述如下:有配送中心D,共有最大载重量为q的汽车K辆,由这些车辆对N个客户进行配送服务,各个客户的需求量为 (i=1,2,⋯,N),且满足 ,第i个客户的时间窗为 ,其中 表示允许配送车辆到达的最早时间, 表示允许配送车辆到达的最晚时间,配送车辆需要在客户规定的时间窗内到达,每个客户必须被服务...
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(配送中心的编号为0); K:配送中心的车辆总数; VRPTW模型 VRPTW模型描述如下:有配送中心D,共有最大载重量为q的汽车K辆,由这些车辆对N个客户进行配送服务,各个客户的需求量为 (i=1,2,?,N),且满足,第i个客户的时间窗为,其中表示允许配送车辆到达的最早时间,表示允许配送车辆到达的最晚时间,配送车辆需要在...
基于VRPTW模型的军用物资配送流程研究