LNS算法求解VRP问题的步骤： 1. 初始化 生成初始解：随机生成一个初始的车辆路径规划方案作为当前解。 2. 大邻域搜索（Destroy过程） 破坏当前解：从当前解中随机选择一部分元素（如客户点、配送点等）进行删除或重新排列，以破坏当前解的结构。破坏的程度和方式可以根据问题特性进行调整，以期在后续修复过程中获得更好的解。 生成候选解：通过破坏操作，生成多个候选解，这些候选解将作为修复过程的起点。 3. 小邻域搜索（Repair过程） 修复候选解：对每个候选解进行修复操作，以生成新的可行解。修复操作可能包括插入被删除的元素、调整元素的顺序等，目的是在保持解可行性的同时，尽量改善解的质量。 评估候选解：计算每个修复后的候选解的目标函数值（如总行驶距离、总成本等），以便后续的选择和更新。 4. 接受或拒绝新解 根据一定的策略（如贪婪策略、模拟退火等），从候选解中选择一个最优的解作为新的当前解。通常，选择目标函数值更优的解，但也可能允许一定程度上的劣化解以避免陷入局 5. 更新 更新当前解和相关参数，如车辆路径、行驶距离、成本等。 6. 判断终止条件，输出结果。

时间窗车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows，简称VRPTW）是物流配送、运输规划领域中一个重要的研究课题。该问题的目标是在满足客户时间窗约束的同时，合理安排车辆的行驶路线，以达到降低运营成本、提高配送效率的目的。时间窗约束是指配送车辆必须在客户规定的时间段内到达，这增加了路径规划的复杂性。 分布式并行处理方法（Alternating Direction Method of Multipliers，简称ADMM）是一种用于求解分布式优化问题的有效算法。该算法的特点在于将全局的优化问题分解为多个子问题，并且通过一系列的迭代计算，使得这些子问题的解能够相互协调，最终达到全局优化的目的。 将ADMM算法应用于VRPTW问题的求解中，可以有效处理大规模的优化问题。在算法的迭代过程中，每个子问题是独立进行求解的，这显著提高了计算效率，并且降低了对计算资源的需求。这种分布式计算的思想特别适合于现代云计算环境中，可以实现对大规模数据的快速处理。 Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在VRPTW问题的求解中，Matlab不仅提供丰富的数学计算功能，而且通过其工具箱支持ADMM算法的实现，大大简化了算法的编码工作。 本次发布的压缩包文件，提供了完整的基于ADMM算法的VRPTW问题求解方案，包含了详细的Matlab代码实现。这份材料不仅有助于理解ADMM算法在VRPTW问题中的应用，还为研究者和工程师提供了一套可以直接运行的工具，从而快速实现路径规划的优化。 此外，该压缩包文件还可能包含了仿真数据、测试用例以及算法参数设置等，这为研究人员验证算法的性能提供了便利。通过对实际案例的测试，研究者可以评估算法在不同规模和不同类型问题上的适用性及效率。 这份压缩包文件是研究和解决VRPTW问题的重要资源，不仅为学术界提供了理论研究的平台，也为实际应用提供了可行的解决方案。通过这份材料，相关人员可以更深入地了解ADMM算法在实际问题中的应用，从而为物流运输领域提供更为智能化的路径规划服务。

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学中的一个重要研究领域，它涉及到如何在满足特定约束条件下，如车辆容量、行驶距离等，最有效地规划一系列配送点的访问路径。CVRP（ Capacitated Vehicle Routing Problem）是VRP的一个变种，其中考虑了车辆的载货能力限制。在这个问题中，目标是找到最小化总行驶距离的路线方案，同时确保每辆车的载货量不超过其容量。 "Christofides&Eilon Set-E（1969）" 是一个经典的数据集，用于测试和评估CVRP的解决方案。这个数据集是由两位学者，Nicos Christofides和Yehuda Eilon，在1969年提出的。他们对这个问题进行了深入研究，并提出了相关的算法和解决方案，为后续的研究提供了基准。 数据文件的命名遵循了一种特定的格式：“E-n32-k5”，其中： - "E" 表示这是Christofides和Eilon的数据集。 - "n" 后面的数字表示问题中的节点数量，即需要服务的客户点或配送点的数量。 - "k" 后面的数字代表问题允许的最大车辆数。这意味着至少需要k辆车辆来完成所有的配送任务。 这些数据集通常包含每个节点的位置信息（如坐标），以及每个节点的需求量（即货物量）。通过这些数据，我们可以构建出问题的实例，然后运用不同的算法，如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法或者现代的深度学习方法，来寻找最优解。 在解决CVRP时，常常会用到Christofides算法，这是一种混合整数线性规划（MILP）的近似算法，它结合了图的最小生成树和最小费用最大流的思想，可以保证找到的解不劣于问题最优解的3/2倍。Eilon算法可能指的是Yehuda Eilon提出的一些早期启发式算法，它们旨在快速找到可行的解决方案，尽管可能不是全局最优解。 在实际应用中，CVRP问题广泛存在于物流配送、城市交通规划、垃圾收集等领域。通过对Christofides&Eilon Set-E-1969数据集的研究，我们可以更好地理解CVRP的复杂性，检验各种算法的性能，并进一步优化物流系统的效率。这个数据集不仅对于学术研究有价值，也是优化实践中不可或缺的工具。

车辆路径问题研究，可供研究人员下载和研究

封装了并行机调度PMS、流水车间调度FSP、作业车间调度JSP中的启发式算法和智能群算法[遗传算法GA、粒子群算法PSO、蚁群算法ACO、禁忌搜索TS、模拟退火SA等]；旅行商问题TSP优化求解算法[最近邻算法、领域搜索算法、禁忌搜索算法、Lin2-opt和3-opt算法]；车辆路径问题VRP优化求解算法[节约里程法、改进式节约里程法、扫描算法Sweep]

物流配送与我们的生活密切相关，而“最后一公里”是物流中的瓶颈。如何 合理的安排配送任务和设计配送路线是快递公司面临的一个实际难题。 试针对某市区的鲜牛奶配送需求，建立数学模型分析解决下面的问题： （1）附件 1 中给出了某城区 92 个牛奶配送点的坐标、需求量及相互之间的连接道路。假设牛奶站的位置坐标为原点，牛奶配送车的载货量为 400 瓶，速度是 20 公里/小时，每个需求点的下货时间为 1 分钟，配送车辆送完牛奶后需返回牛奶站。请设计一个运输成本最低的配送方案。 （2）由于鲜奶的保鲜要求，需要尽快的完成配送。请在考虑成本的前提下， 设计一个最快的配送方案。

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问 题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客 户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论 的多目标模糊机会约束模型。改进了交叉算子，在 引入局部优化算法及擂台法则的基础上设计了适合 求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法，运行一 次程序可以得到两个或多个 Pareto 非支配解，决策 者可以根据最少车辆数及满意度最大化做出抉择。

车辆调度文件分享，大家一起分享，最优化各类车辆调度问题。

将热轧批量计划问题作为一个约束满足问题处理,建立不确定计划数的VRPSTW约束满足模型.在求解过程中,先用约束满足的一致性技术过滤变量的值域,收缩搜索空间;然后用变量选择和值选择构造轧制计划的解.为变量赋值之后,实施约束传播,保证每块板坯只被访问一次并动态禁止子回路.在已有的解的基础上,应用基于禁忌的k-opt互换改进解的质量.数据实验证明模型和算法是有效的.

lingo求解线性规划，VRP，车辆路径问题 摘要： 在 《交通运筹学》《交通系统分析》 等交通类专业课程教学过程中， 作为经典组合优化问题的车辆路径问题(VRP)通常 是重点教学内容。在目前的VRP求解软件与相关学习资料方面， 介绍考虑距离约束条件的模型及求解不多。本文通过分 析考虑距离约束条件， 给出相应的混合整数规划模型， 并基于LINGO软件编程实现求解， 最后通过一个实例说明了代码的 可行性。