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RSS订阅原创 SWEEP算法求解模糊VRP问题(Fuzzy VRP)的python代码实现
他以模糊数表示客户点的需求信息以倾向度为基础建立模糊判定规则，其核心是基于Sweep算法，并省略了Sweep算法的第二阶段，即初始化子路径后对它们的优化过程。在实际应用中，这种结合模糊逻辑和Sweep算法的方法可以提供一种灵活的方式来处理客户需求的不确定性，从而在VRP中找到更实际、更可行的解决方案。例如，一个客户点的需求可能是一个区间[5, 10]，表示实际需求可能在这个范围内。②如果车辆剩余容量在客户点的最小需求和最大需求之间，并且添加该客户点后不会超过车辆的最大容量，则考虑将客户点添加到当前路径。
2025-01-03 21:48:12
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原创 SWEEP算法求解VRP问题
它的核心思想是通过极坐标来表示各需求点的区位，然后以车辆容量为分群的约束，以任一需求点为起点，按顺时针或逆时针的方向进行顾客的扫描分群。车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是一类经典的组合优化问题，涉及如何有效地分配一组车辆去访问多个客户点，并在满足约束条件的情况下最小化总行驶距离或成本。扫描算法的第一阶段是利用极坐标来表示各需求点的区位，然后以车辆容量为分群的约束，进行顾客的扫描分群。5. 当添加下一个客户点会超过车辆的最大容量时，停止扫描，并开始新的集群。
2025-01-03 21:47:43
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空空如也
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