MATLAB禁忌搜索算法求带时间窗的单配送中心车辆调度与路径优化问题(VRPTW)：低配版 MATLAB禁忌搜索算法求带时间窗的单配送中心车辆调度与路径优化问题(VRPTW)：低配版

文章目录 1. 问题定义2. VRPTW 数学模型2.1 决策变量2.2 约束条件2.3 目标函数 本文章启发于 南军Opt 的相关文章，模型引自 Guy Desaulniers 等人的《Column Generation》，具体将会对已有模型和程序进行详细介绍和扩展。 1. 问题定义 前面我们介绍了带容量限制的车辆路径问题（Capacitated vehicle

标题：遗传算法优化最大化效应的某些需求点可不配送的vrptw问题 摘要： 在可不配送的车辆路径配送问题（VRPTW）中，我们面临着优化路径规划以最大化效用的挑战。本文提出了一种基于遗传算法的方法，旨在解决具有硬时间窗约束的可不配送VRPTW问题。该方法通过多个遗传算法操作符，如选择、交叉和变异，逐代优化车辆的路径规划，以实现效用的最大化。 引言 可不配送的VRPTW问题是一种经典的组合

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够有效解决组合优化问题。其中，VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）是一种典型的组合优化问题，旨在确定最优的车辆路径规划，以满足客户需求的时间窗口限制。本文将介绍遗传算法在优化VRPTW问题中的应用，并提供一个基于遗传算法的流程图。 一、问题描

一、VRPTW简介 带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是车辆路径问题(VRP)的一种拓展类型。VRPTW一般指具有容量约束的车辆在客户指定的时间内提供配送或取货服务，在物流领域应用广泛，具有重要的实际意义。带时间窗的车辆路径问题是指在给定一组客户需求和一组车辆的情况下，找到一条最优路径，使得每个客户的需求都能

一、VRPTW简介 带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是车辆路径问题(VRP)的一种拓展类型。VRPTW一般指具有容量约束的车辆在客户指定的时间内提供配送或取货服务，在物流领域应用广泛，具有重要的实际意义。VRPTW常规模型如下：VRPTW:蜣螂优化算法DBO求解带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Rou

一、问题描述 1.1 VRP 车辆路径问题（VRP）是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。 1.2 VRPTW 由于VRP问题的持续发展，考虑需求点对于车辆到达的时间有所要求之下，在车辆途程问题之中加入时窗的限制，便成

参考资料：微信公众号“数据魔法师”；Column Generation 模型如下： 我 在华中科技大学黄楠博士的原作 （非常感谢原作者！）的基础上，做了小修，代码如下： 整体思路： 先设置问题的背景，数据的存放和组织，具体如：客户节点、车辆数、每个车辆的路径、访问客户的时间段和时刻，这些都在类Data中。实际读入数据之后(见 函数process_solomon)，删除掉没用的边（有的边绕

这篇博客不涉及算法基本框架，只有我的一些理解以及我写的代码。 在今年我研究了三个月的ALNS算法用于解决城市内即时配送问题，完成了两个版本的代码。在查资料阶段发现很多博客没有写清楚一些细节，在研究了2006年算法创始人的论文后，在此进行总结，不打算系统地讲解这个算法。 代码需要自己研究然后修改，没办法复制粘贴一般效果不理想。 python代码写的很烂，速度慢，不推荐，可参考画图部分、框架部分。

建立数学模型 (1)有关模型的说明和假设 1)模型中的已知量有：各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量，各需求点的物料的到达时间要求，配送中心到各需求点的最短行驶距离，各需求点互相之间的最短运输距离。 2)现场调查发现，需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的，且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。 3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素，也就是说整个装配车