人工智能-机器学习-车辆路径问题的知识表示及智能建模方法研究.pdf

车辆路径问题的自适应混合遗传算法，用遗传算法解决VRP问题，较详细

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TS求VRPTW matlab代码（惩罚函数版），matlab代码实例-禁忌搜索算法--带时间窗的车辆路径问题

VRPTW的蚂蚁 蚂蚁算法解决带时间窗的车辆路径问题

通过matlab编程，实现蚁群算法在车辆路径问题中的应用

提出三维装载与CVRP 联合多目标优化问题(3LCVRPMO) 模型, 该模型在三维装载约束下的CVRP 问题(3LCVRP) 的基础上, 考虑了配送车辆数目及路径总距离两个目标函数. 在权衡装箱和路径优化两个优化过程的基础上, 构建了多阶段/两层混合算法架构(MSOTLH) 及其算法, 并对路径优化偏好的3LCVRPMO 问题进行求解. 基于3LCVRP 问题相关算例的数据实验结果表明, 所提出的3LCVRPMO 模型及MSOTLH 算法是有效的.

求解CVRP问题的快速迭代局部搜索算法，刘万峰，李霞，本文提出了一种求解带有容量约束的车辆路径问题(Capacitated VRP，CVRP)的快速迭代局部搜索算法(Fast iterated local search，FILS)。该算法通过引�

多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

电子商务的兴起促进了现代物流业的发展，但物流公司在货物送达末梢客户的“最后一公里”路径规划上，多取决于具体配送人员的工作经验，整体效率偏低。为提高配送效率，对车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)，以及由此延伸出的有载重限制的车辆路径问题(VRP with Capacitated, CVRP)的研究因而产生。为提升现有的蜂群算法在CVRP问题的求解效能，文章对蜂群算法进行了改进，在CVRP问题中加入分群机制来限缩蜂群探索区域，并搭配使用限制次数以增强对局部区域搜寻能力。模拟结果显示，在复杂度高的问题求解上，所提出的加强型蜂群算法比典型的蜂群算法能更有效地找到近似最佳解。