我们的目标是找到从开始节点到结束节点的最短路径,每个节点只能访问一次,同时使得资源消耗满足可用的资源约束,比如全程不能超过多少时间[1]。 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
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...
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...
由更加直观的线型图还是可以看到,对于VRPTW问题,自研的求解器得出的解相比于Jsprit波动更小的同时明显更好。这可以理解为,面对不同的VRPTW数据集,自研求解器的发挥都是十分出色的。 怎么样 小编没有糊弄你们吧 2.3 收敛速度比较 为了进一步展示我们自研求解器在求解这类问题上的优势,小编进一步比较了两个求解器的收敛...
在讲解蚁群算法求解VRPTW问题之前,不知道各位是否观察过现实生活中蚂蚁是怎么觅食的,说得形象一点的话就是成群的蚂蚁前赴后继地找食物吃。大家应该也很容易理解,蚂蚁一般是成群出动,一旦一个蚂蚁找到了食物,那后面的蚂蚁肯定跟着前面蚂蚁的步伐才会有食物吃。 一| 蚂蚁觅食图片演示 下面用下面几幅图演示蚂蚁觅食的...
是解决物流配送效率的关键,传统寻优方法效率低,耗时长,找不到满意解,往往导致物流成本过高.为了提高寻优效率,降低物流运送成本,基本遗传算法求解VRPTW问题.首先建立数学模型,然后基于大规模邻域搜索算法(LNS)生成遗传算法初始解,最后利用遗传算法在初始种群中找到最优解.计算结果表明,遗传算法可以更好求解车辆路径问题,...
【路径规划-VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题(VRPTW)matlab代码,1简介随着电子商务的发展,其便利快捷的购物特性,让越来越多的人们选择网上购物这种方式,电商在人们生活中占据越来越重要的位置。由于其远距离特性,因此需要物流行业在其中起着配
考虑车辆的最大容量限制,考虑违反时间约束和容量约束的惩罚系数,以距离最优为优化目标。～优势:输出最终寻优路线,输出每次迭代结果,画出路线图(且有坐标点序号),画出适应度变化图,可以根据自己要求修改城市坐标。代码完整,注释详细,易于新手理解,点击即可运行。～
下载结束后,我们打开c101测试算例,如下图所示。CAPACITY表示车辆最大装载量,第一列CUST NO.表示顾客编号,0表示配送中心,XCOORD.表示顾客的X坐标,YCOORD.表示顾客的Y坐标,DEMAND表示顾客的需求量,READY TIME表示顾客的左时间窗,DUE DATE表示顾客的右时间窗,SERVICE TIME表示车辆对每个顾客的服务时间。