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vrp.rar_vrp(matlab)_节约算法 MATLAB_蚁群 VRP_蚁群vrp_车辆路径最优
vrp.rar_vrp(matlab)_节约算法 MATLAB_蚁群 VRP_蚁群vrp_车辆路径最优
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采用蚁群算法与节约算法结合的车辆路径问题,国际案例得出最优解,生成图片
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资源评论
VRP.rar_2-opt for vrp_VRP数据集_VRP的MATLAB代码_opt 路径
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5星 · 资源好评率100%
蚁群算法,2-opt,解决车辆路径问题(vrp)的matlab代码,修正了原始代码忽略初始节点下一节点cost的问题,但是对某些测试数据集存在车辆数大于或小于的标准问题。
vrp.zip_vrp_vrp蚁群 算法_蚁群 VRP_蚁群vrp_路径选择
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应用蚁群算法,求解路径规划、路径选择、最优路径的VRP等问题。
VRP.rar_vrp算法_算法vrp_蚁群_蚁群 聚类_蚁群算法城市
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31个城市的VRP进行蚁群算法求解的matlab源码
ACO_VRP.rar_ACO_aco vrp matlab_vrp matlab_vrp 蚁群算法_蚁群 VRP MATLAB
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蚁群算法的MATLAB实现,有详细的注释(ACO_VRP.m)
yiqunsuanfa.rar_ANT VRP MATLAB_vrp ant colony_vrp蚁群算法_蚁群vrp_蚁群算法
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实用的蚁群算法,程序试图对具有31个城市的VRP进行求解,简单实用
VRP基于matlab节约里程算法求解车辆路径规划问题【含Matlab源码 1166期】.zip
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5星 · 资源好评率100%
CSDN海神之光上传的代码均可运行,亲测可用,直接替换数据即可,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序
【VRP】基于matlab蚁群算法求解多中心的车辆路径规划问题【含Matlab源码 111期】.zip
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5星 · 资源好评率100%
CSDN海神之光上传的代码均可运行,亲测可用,直接替换数据即可,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序
【VRP问题】基于节约算法CW求解带硬时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW) matlab源码.md
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VRP算法下载.rar_path planning_vrp路径规划_不同路径车辆_路径规划_车辆路径
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通过多种不同算法,对车辆路径规划问题进行求解,使用matlab编程
aco.rar_aco 路径_matlab_最优算法_蚁群算法路径
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总的来说,"aco.rar_aco 路径_matlab_最优算法_蚁群算法路径"这个压缩包文件提供的内容可能包括了使用MATLAB实现蚁群算法解决最优路径问题的源代码。通过理解和应用这些代码,我们可以学习如何利用ACO解决实际的优化...
CPLEX+VRP.rar_CPLEX+VRP_cplex_cplex 规模限制_vrp_车辆路径问题
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1. **启发式算法**:当纯优化方法无法在可接受的时间内解决问题时,可以采用启发式算法,如遗传算法、模拟退火、蚁群优化等。这些算法虽然不能保证全局最优,但在实践中往往能获得满意的结果。 2. **分解方法**:将...
VRP.zip_matlab蚁群VRP_蚁群 VRP_蚁群最短_蚁群算法 VRP_蚁群算法VRP
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5星 · 资源好评率100%
在给定的压缩包文件中,"VRP.m"是MATLAB实现蚁群算法解决VRP问题的源代码文件。这个程序应该包含了上述步骤的实现,并能在运行后得出最短的车辆路径。通过阅读和理解代码,可以深入学习蚁群算法的原理及其在实际问题...
test.rar_vrp_vrp 蚁群_蚁群 VRP_蚁群vrp
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【标题】"test.rar_vrp_vrp 蚁群_蚁群 VRP_蚁群vrp" 提到的核心是“蚁群算法”在解决“车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)”中的应用,而“test.m”可能是用MATLAB编程实现的蚁群算法示例。 车辆路径...
蚁群算法matlab.rar_matlab蚁群_蚁群matlab_蚁群算法MATLAB_蚁群车辆_车辆路径优化
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在MATLAB环境下,蚁群算法常用于解决复杂的优化问题,如车辆路径优化问题。本压缩包包含了一套用MATLAB编写的蚁群算法实现,用于解决实际的车辆路线规划,旨在最小化车辆行驶距离或时间,提高运输效率。 车辆路径...
【VRP问题】基于蚁群算法求解带容量限制车辆路径CVRP问题matlab源码.md
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matlab源码
蚁群算法matlab源码-Solving-TSP-VRP:旅行商问题和车辆路径问题启发式算法的MATLAB实现
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蚁群算法matlab源码解决TSP-VRP 求解旅行商问题和车辆路径问题的启发式算法的MATLAB实现。 目标 探索每次路线规划中所有车辆行驶的最小距离的值。 (如果愿意,目标函数的类型可以是距离以外的其他东西,例如时间,成本等。) 环境 的MATLAB 文件夹命名 文件夹名称结构: Algorithm Name + Problem Name 文件夹名称的前缀-算法: 算法缩写 算法名称 GA 遗
【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源码.zip
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车辆路径问题_矩阵蚂蚁算法_VRP_精确解_全局最优解_matlab源码
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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:车辆路径问题_矩阵蚂蚁算法_VRP_精确解_全局最优解_matlab源码 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
【VRP问题】基于蚁群算法求解带容量限制、动态车辆路径CDVRP问题matlab源码.md
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VRP.zip_物流路径优化_蚁群 VRP_蚁群算法 物流_蚁群算法VRP_蚁群算法配送
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在文件"VRP.m"中,我们可以预期代码实现了一个基于MATLAB的蚁群算法解决VRP问题的程序。通常,这样的程序会包含以下部分: - 定义问题参数:如车辆数量、客户点数量、容量限制等。 - 初始化蚁群状态:包括每只蚂蚁的...
yiqunVRP.rar_VRP ant _vrp_蚁群vrp_蚁群算法 VRP_蚁群算法VRP
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在"蚁群VRP"程序中,开发者可能已经实现了这些步骤,并可能包括以下特性: 1. 车辆容量限制:考虑了每个车辆的最大装载量,确保不会超载。 2. 时间窗约束:某些客户可能有特定的服务时间窗口,需要在规定的时间内...
Copy_of_yiquan.rar_vrp 蚁群算法_蚁群 路径优化_蚁群vrp_蚁群算法配送_蚁群路径配送
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蚁群VRP,可正常运行。T优化蚁群算法对的每个配送区域的求解最优路径的二
IACEER84.rar_vrp_vrp 蚁群
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标题中的"IACEER84.rar_vrp_vrp 蚁群"表明这是一个关于蚁群算法在解决车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)的应用。这个压缩包内可能包含了一个用MATLAB编写的蚁群算法源代码,用于解决具有31个节点(城市...
蚁群算法.zip_ant colony vrp_vrp_蚁群算法_蚁群算法 VRP
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在这个压缩包中,我们聚焦于蚁群算法在车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, 简称VRP)的应用。VRP是一个经典的运筹学问题,它涉及如何在满足特定约束条件下,如最小化总行驶距离或时间,为一组车辆规划最...
VRP求解matlab程序_MATLAB-VRP问题_VRPmatlab蚁群算法_蚁群vrp_蚁群算法VRP_蚁群算法VRP_源
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用蚁群算法求解VRP问题,并给出解决方案
遗传算法求解VRP问题的技术报告.rar_matlab 路径_vrp matlab_调度MATLAB_车辆路径变异_配送路径
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本文通过遗传算法解决基本的无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码的遗传算法,通过种群初始化,选择,交叉,变异等操作最终得到车辆配送的最短路径。通过MATLAB仿真结果可知,通过遗传算法配送的路径为61.5000km,比随机配送路径67km缩短了5.5km。此结果表明遗传算法可以有效的求解VRP问题。
GA-VRP-master.rar_GA vrp_VRP matlab ga_vrp ga_车辆_车辆路径问题
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matlab求解车辆路径问题;经典VRP问题
蚁群算法解旅行商问题(TSP).zip_MATLAB蚁群算法_优化算法_旅行商问题 matlab_最优路径
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里面是用传统的蚁群算法,求解TSP问题,适合于想做蚁群算法的朋友作为基础了解,代码中对每行代码有详细解释。(不是调用工具箱,是自己写的逻辑)
蚁群算法在栅格地图上的最短距离 MATLAB.rar_matlab 栅格地图_栅格地图_栅格蚁群_栅格蚁群算法_栅格路径规划
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5星 · 资源好评率100%
蚁群算法求解路径规划,采用栅格地图环境,求解最短距离
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ДДДД
2024-04-08
资源有很好的参考价值,总算找到了自己需要的资源啦。
刘良运
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