带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是车辆路径问题(VRP)的一种拓展类型。VRPTW一般指具有容量约束的车辆在客户指定的时间内提供配送或取货服务,在物流领域应用广泛,具有重要的实际意义。VRPTW常规模型如下:https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/131367567 本文选...
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...
在使用GA求解TSP问题时,我们可以简单地采用整数编码的形式对染色体进行编码,比如城市个数为5,那么一个可行的染色体表达为12345。 在使用GA求解VRPTW问题时,我们依然想采用这种简洁的编码方式对染色体进行编码,不过需要稍微做一下改进,比如说需要服务的顾客数目为5,而最多允许使用3辆车来服务这些顾客,那么一种可行的染色...
VRPTW是车辆路径问题(VRP)的一个扩展,它在基本的车辆路径问题上增加了对客户服务时间窗的考虑,使得问题更加复杂且具有实际应用价值。在VRPTW问题中,有一组车辆从起点(通常是配送中心)出发,需要服务一组客户点,并最终返回起点。每个客户点都有一个服务时间窗,即最早服务时间和最晚服务时间。车辆必须在时间窗内到达客户...
在VRPTW问题中,遗传算法可以用来找到满足时间窗口限制的最优解。我们将使用Python的DEAP库来实现这个算法。DEAP是一个功能强大的进化算法库,它提供了各种进化算法的框架,包括遗传算法。首先,确保你已经安装了DEAP库。你可以使用pip来安装: pip install deap 接下来,我们将编写一个简单的Python脚本来使用DEAP库解决VRPTW...
二|VRPTW问题描述与数学模型 01|问题描述 VRPTW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,并能在一定的约束下,达到诸如路程最短、成本最小等目的。
当然上面描述问题只是ESPPRC中的一个例子,实际的资源约束可能有很多种,比如在VRPTW的子问题中[2]: 起始节点和结束节点一样,每个节点有固定的时间窗和固定的需求,车辆不能超过容量约束的要求等等。 ESPPRC vs SPPRC SPPRC和ESPPRC一样,只不过SPPRC去掉了elementary的约束,允许最短路中一个节点被访问多次。
为了进一步提高GA-PSO混合优化算法在VRPTW问题中的性能,可以采取以下优化策略: 动态调整惯性权重:根据算法的搜索状态动态调整惯性权重,以平衡全局和局部搜索能力。 精英策略:保留种群中的最优个体,避免在交叉和变异过程中丢失优秀基因。 邻域搜索:在粒子群优化中引入邻域搜索机制,以加快局部搜索速度。
一、VRPTW简介 带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是车辆路径问题(VRP)的一种拓展类型。VRPTW一般指具有容量约束的车辆在客户指定的时间内提供配送或取货服务,在物流领域应用广泛,具有重要的实际意义。VRPTW常规模型如下:https://bl… ...