clc;clear; m=50;%蚂蚁个数,即自变量个数50组(一组解集),最好是城市数量的1.5倍 Alpha=1;%信息素重要程度参数,一般取值范围[1,4] %启发式因子值越大,蚂蚁在选择以前走过的路径可能性越大搜索随机性减弱 %越小,容易过早陷入局部最优解 Beta=5;%启发式因子重要程度参数,5最好 Rho=0.1;%信息素蒸发系数 ...
3.python代码实现 4.算例文件 5.运行结果 经过上一篇无形忍者-禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解(附python代码)的介绍,我们对带时间窗的车辆路径问题(VRPTW问题)已经有了一定的了解。另外经过这一篇无形忍者-OR-Tools-VRPTW带时间窗的车辆路径问题 的介绍我们对ortools求解器也有了一定的了解,这篇文章...
Python粒子群算法求解VRPTW的完整代码 蚁群算法代码详解 粒子群算法01规划,目录一、粒子群算法的概念二、粒子群算法分析三、粒子群算法种类1.基本粒子群算法2.标准粒子群算法3.压缩粒子群算法4.离散粒子群算法四、粒子群算法流程五、例题一、粒子群算法的概念 粒子
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...
2. PSO算法代码实现 接下来,我们使用Python编写PSO算法的代码,并将其应用于VRPTW问题。代码主要包括初始化粒子裙、更新粒子位置和速度、计算适应度值、寻找全局最优解等步骤。 3. VRPTW问题的数据准备 在使用PSO算法求解VRPTW问题之前,我们需要准备VRPTW问题的相关数据,包括客户需求信息、车辆容量信息、时间窗口信息等。
1.本文以VRPTW求解为例,目的是介绍python代码的加速技巧,不是VRPTW的SOTA。 2.如果有兴趣在本文的方案上继续改进,则有如下的可能方向: 分支规则,本文的分支规则基于有无一条特定的边,这个分支方法形成的分枝树非常不平衡; 分布式,pybnb是基于MPI的,是可以在分布式环境中运行的,但是分布式环境带来的额外开销可 能会...
3. 考虑需求不确定性的VRPTW:数学模型、模型转化和代码实现 3.1 数学模型 3.2 理论推导:模型转化 3.3 Python调用Gurobi求解 4. VRPTW 和SVRPTW的结果分析和对比 5. 小结与思考 参考文献 关注我们运小筹公众号 往期推文 作者:樵溪子,清华大学,清华大学深圳国际研究生院,清华-伯克利深圳学院,硕士在读 审校:刘兴禄...
Fruit and Vegetable Agricultural Products Logistics Transport Routing Optimization - A Case Study of Qingdao blueberries distribution》。文中关于VRPTW的禁忌搜索代码只给出了相关算法设计，完整Python代码获取：关于可视化实验结果的Python代码文中已经全部给出，只需改动相应部分即可使用。
这一节介绍一个ESPPRC的精确算法Pulse Algorithm[5],算法的伪代码如下: 其中: r:表示到达当前节点时的cost; q:表示到达当前节点时的装载量; t:表示到达当前节点所需的总时间,早到需要等待,不能晚到。 大体的思想是通过bound算法确定到达每个节点的最低cost,然后pulse进行路径搜索,而之前bound求出来的最低cost就...
基于Python+gurobi的列生成算法(column generation algorithm)求解航班人员调度分配问题 该代码文件是一个完整的航班人员调度分配模型及求解. 模型说明为英文材料, 用百度等翻译一下, 即可顺利阅读. 包含了问题说明、数据、详细的gurobi列生成算法求解代码,是一份完整的航班人员调度分配、列生成算法、gurobi求解器的绝佳学...