基于模拟退火优化算法求解车辆配送问题

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布
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本文探讨了如何使用模拟退火算法解决车辆配送问题，通过定义成本函数和采用Metropolis准则进行迭代，以求得配送成本的最小化。在MATLAB中实现了算法，并指出其相比遗传算法和粒子群算法具有更快的运行时间。

基于模拟退火优化算法求解车辆配送问题

车辆配送问题是一种重要的组合优化问题，其目标是在满足各个客户需求的前提下，最小化配送成本。为了有效地解决这个问题，许多优化算法被提出来并应用到实际问题中。其中，模拟退火算法是一种常用的优化算法。本文将介绍如何使用模拟退火算法来求解车辆配送问题，并给出相应的MATLAB代码实现。

首先，我们需要定义车辆配送问题的数学模型。假设我们有nnn个客户，每个客户的需求为did_id

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基于Matlab的模拟退火算法解决单中心车辆路径规划问题
TechCraze的博客
08-07 111
在每一次迭代中，我们生成新的路径并计算其长度，根据一定的概率接受新路径或恢复到最优路径。在车辆路径规划问题中，我们可以利用模拟退火算法来不断调整车辆路径，逐步优化路径规划方案。其中，单中心车辆路径规划问题是指只有一个中心点，车辆需要在此中心点周围的目的地之间进行路径规划。然而，对于更复杂的问题或更大规模的数据集，可能需要进一步优化算法或采用其他更高效的路径规划方法。下面，我将使用Matlab实现基于模拟退火算法的单中心车辆路径规划问题求解，并附上相应的源代码。
基于模拟退火算法的物流选址问题求解（Matlab代码）
DevGlider的博客
09-06 335
假设有n个需求点和m个候选供应点，需求点之间的物流成本由成本矩阵C(n×m)表示，其中C(i,j)表示将需求点i分配给供应点j的成本。物流选址问题是指在给定一组需求点和候选供应点的情况下，确定最优的供应点位置，以最小化总体物流成本或满足特定条件。其中，模拟退火算法是一种经典的全局优化算法，可用于求解复杂的组合优化问题。在物流选址问题中，初始解可以使用二进制编码来表示，其中1表示选择该供应点，0表示不选择。通过以上步骤，我们可以使用Matlab实现基于模拟退火算法的物流选址问题求解。步骤4：模拟退火迭代。
基于MATLAB的模拟退火算法求解带容量的车辆路径规划问题
PixelNovaO的博客
08-06 235
车辆路径规划是在给定的起点和终点之间找到最优路径，使得运输成本最小化或时间最短化的问题。而带容量的车辆路径规划则要考虑车辆的容量限制，在满足容量限制的条件下，使得路径更加优化。本文将介绍如何使用MATLAB中的模拟退火算法来解决带容量的车辆路径规划问题，并提供相应的源代码。同时，每辆车的容量也是有限的。（6）判断是否接受邻域解：计算目标函数的变化量，根据一定的概率准则（Metropolis准则）决定是否接受邻域解。（5）产生邻域解：通过交换两个节点位置或插入一个节点的方式，产生一个新的解。
MATLAB模拟退火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
waterstar2010的博客
08-05 169
MATLAB模拟退火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。模拟退火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。
【车辆调度模拟退火】基于模拟退火算法的硬时间窗配送车辆调度问题研究【含MATLAB源码】
qq_44748197的博客
05-27 949
基于现实中影响物流成本较大的配送车辆调度同题，构建了硬时同窗下的配送车辆调度问题数学模型。通过模拟退火算法对硬时间窗车辆调度问题进行了数值分析，得到了较好的计算结果和较高的计算效率，从而为今后更好地解决此类硬时间宙配送车辆调度问题提供了行之有效的研究方法。
【优化选址】基于模拟退火算法求解配送中心选址问题附matlab代码
m0_60703264的博客
05-22 1247
配送中心选址问题作为物流系统中的关键环节，直接影响着物流成本、服务效率和企业竞争力。随着电子商务的快速发展和市场竞争日益激烈，如何合理选择配送中心位置，以降低成本、提高服务质量，成为企业决策的关键。本文将深入探讨基于模拟退火算法的配送中心选址问题求解方法，并结合实际应用案例进行说明。一、配送中心选址问题概述配送中心选址问题是指在给定的区域内，选择最佳的配送中心位置，以满足客户需求并最小化物流成本。通常情况下，需要考虑以下因素：**客户需求：**包括客户数量、地理分布、需求量和需求时间等。
基于模拟退火算法求解车辆配送问题
2301_79326559的博客
09-10 93
车辆配送问题是指在给定一组客户需求和一组可用车辆的情况下，如何合理地安排车辆路线，以最小化总体成本或最大化效益。这是一个经典的组合优化问题，其中的目标是找到一种最优的配送方案，以满足所有客户需求，并且使得配送成本最小化。模拟退火算法是一种常用的启发式算法，可以用来解决这类问题。在本文中，我们将使用Matlab编写一个基于模拟退火算法的车辆配送问题求解程序。基于模拟退火算法求解车辆配送问题。
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Matlab模拟退火算法求解配送中心选址问题的代码实例（带注释和结果）
04-20
在本文中，我们将深入探讨如何使用Matlab中的模拟退火算法来解决配送中心选址问题。配送中心选址问题是一个经典的优化问题，它涉及到在多个潜在地点中选择最优的配送中心位置，以最小化成本或最大化效率。模拟退火...
基于模拟退火算法的电容式车辆配送优化问题(VPR)的Matlab实现与探讨
04-27
内容概要：本文详细介绍了如何使用Matlab对电容式车辆配送优化问题（VPR）进行建模与求解，特别强调了模拟退火算法（SA）的应用。文章首先概述了VPR问题及其复杂性，特别是在涉及电力供应和充电时间的情况下。接着，...
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采用C++编写的模拟退火算法求解多配送站车辆路径规划问题，有需要的可以拿去
02-23
《C++实现模拟退火算法解决多配送站车辆路径规划问题》 在物流与运输行业中，如何有效地规划配送车辆的行驶路线，降低运营成本，提高效率，是一个极具挑战性的问题。这个问题通常被称为多配送站车辆路径规划问题...
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遗传模拟退火算法求解TSP问题matlab代码,模拟退火算法解决tsp问题,matlab
09-10
**遗传模拟退火算法求解TSP问题MATLAB代码详解** **一、TSP问题概述** 旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是运筹学领域的一个经典问题，它描述了一个销售员需要访问多个城市，每个城市只访问一次，并...
基于MATLAB的模拟退火算法求解带时间窗的车辆路径规划问题
2301_79326891的博客
09-15 226
需要注意的是，上述代码中的计算代价和判断接受新解的具体实现需要根据具体问题的情况进行编写。对于带时间窗的车辆路径规划问题，可以根据路径上每个客户点的时间窗限制和服务时间，计算出总行驶时间，并将其作为目标函数的一部分。车辆路径规划是一个重要的优化问题，在许多实际应用中都有广泛的应用，比如货物配送、物流调度等。其中，带有时间窗的车辆路径规划问题是指在给定时间窗限制下，找到一条最优路径，使得所有客户需求得到满足，并且最小化总行驶时间或总行驶距离。在实际应用中，可以根据具体的需求对代码进行进一步的扩展和优化。
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 152
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 821
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 791
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉
weixin_46669997的博客
12-05 11
当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。
浅谈：快递物流与算法的相关性（五）
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Duoya1105的博客
12-05 97
NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 293
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙
就业知识博客
12-04 294
力扣1419题：数青蛙
基于模拟退火算法的VRP问题优化求解
资源摘要信息: "本文主要讨论了如何使用模拟退火算法结合节约里程法来解决车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）。VRP是运筹学和物流管理领域中的一个经典优化问题，其核心目标是确定一系列车辆的最佳行驶...
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