在物流行业中，"最后一公里"配送是至关重要的环节，它涉及到如何高效地将货物从配送中心送达客户手中。本主题探讨的是使用邻域搜索算法来解决这个问题，特别是结合了卡车和无人机的协同配送策略。这样的混合模式可以提高配送效率，减少交通拥堵，并降低碳排放。 邻域搜索算法是一种优化方法，常用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题（TSP）和车辆路径问题（VRP）。在最后一公里配送中，邻域搜索算法通过在当前解的“邻域”内寻找改进方案，逐步逼近最优解。每次迭代时，算法会改变当前解的一部分，例如重新分配一个或多个送货顺序，然后评估新的解决方案，直到达到预设的停止条件。 在这个场景中，我们引入了无人机作为补充运输方式，以解决卡车配送的局限性。无人机可以快速穿越城市，尤其适合短距离、轻量级货物的配送。这种卡车与无人机的协同模式可以分为以下几个步骤： 1. **问题建模**：需要将实际配送问题转化为数学模型，定义决策变量（如每个订单的配送方式、无人机的起降点等），并设定目标函数（如总成本、配送时间等）和约束条件（如无人机载重、飞行距离限制等）。 2. **初始化解**：生成一个初始配送方案，可能是随机的或者基于规则的。可以设定一部分订单由卡车配送，另一部分由无人机配送。 3. **邻域操作**：设计一系列邻域操作，例如交换两个订单的配送方式，或者调整无人机的起降点。每一步操作都会生成一个新的解。 4. **搜索策略**：执行搜索策略，如贪婪算法、模拟退火、遗传算法或禁忌搜索，以探索邻域并选择改善的解。 5. **评估与接受准则**：计算新解的评估值（通常为目标函数值），并与当前解进行比较。只有当新解优于或满足接受准则时，才更新当前解。 6. **迭代与终止**：重复步骤4和5，直到达到预设的迭代次数、改进阈值或其他停止条件。 Python作为强大的编程语言，提供了许多库和工具，如`NetworkX`用于图论建模，`NumPy`和`Pandas`处理数据，以及`scipy.optimize`中的优化算法。在`mFSTSP-master`这个压缩包中，可能包含了实现邻域搜索算法的代码框架，以及可能的数据集和结果分析工具。 利用邻域搜索算法解决卡车和无人机协同配送问题，是物流领域的一个创新尝试。通过智能优化技术，我们可以提高配送效率，降低成本，同时兼顾环保和客户满意度。在Python环境下，我们可以构建灵活且高效的求解系统，为实际业务提供有价值的解决方案。

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Tsp标准测试集+遗传算法和迭代邻域搜索的java代码，代码内部有详细的注释和应用，求解效果不错！！！值得学习

ALNS_VRPPD（Python） 自适应大邻域搜索解决取送货的VRP问题（Python）

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变邻域搜索算法matlab代码点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 此代码的算法描述如下：北宾厄姆，北布哈根，约翰逊，俄亥俄州和查德威克（正在审查）：使用激光雷达点云数据评估人为侵蚀和植被丧失覆盖对比的岩性 使用代码时，请引用上述论文。 点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 使用坡度消除趋势点云（PC）数据，并从PC计算地形粗糙度和曲率。 该代码从LAS / LAZ文件中读取地面分类的PC，并在PC上计算几个与地貌相关的指标。 输入文件可以来自激光雷达或运动结构（SfM）PC，但应进行地面分类（有关如何对数据进行地面分类的说明，请参见）。 该算法允许定义半径，该半径用于拟合通过点云的线性平面以使数据去趋势（即，将平均高度为0的点云归一化）。 这些数据用于计算与平均值（粗糙度）的偏差，并识别小溪，阿罗约斯河，切开的峡谷和其他形式的侵蚀过程。 通过改变平面的半径，可以对景观的多个比例进行分析（类似于地形起伏半径的变化）。 该算法以用户定义的间距（例如1m）从PC中选择种子点，并针对具有给定半径的每个种子点计算统计信息。 输出包括一组shapefile和geotiff，它们显示给定半径内PC的统计信

一种基于邻域搜索机制的旅行商问题求解

Matlab代码实例-邻域搜索算法，利用邻域结构进行逐步优化的局部搜索算法解析合集

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