基于遗传算法的农产品冷藏环境下多式联运路径规划

遗传算法在农产品冷藏多式联运路径规划中的应用

最新推荐文章于 2025-09-16 21:54:49 发布

技术猎手

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevPhantom/article/details/132957507

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本文介绍了基于遗传算法的农产品冷藏运输多式联运路径规划方法，通过MATLAB代码展示如何考虑运输距离、时间及温度控制等因素，优化路径选择，提高运输效率和降低成本。

农产品的冷藏运输是确保产品质量和保鲜度的重要环节，而多式联运则是一种有效的物流模式，可以整合不同的运输方式，提高运输效率和降低成本。本文将介绍基于遗传算法的多式联运路径规划方法，并提供相应的MATLAB代码。

路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定最优的路径以达到特定目标。在农产品冷藏运输中，路径规划需要考虑多个因素，如运输距离、运输时间、温度控制等。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，适用于解决复杂的路径规划问题。

下面是基于遗传算法的多式联运路径规划的MATLAB代码：

% 初始化参数
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数

% 创建初始种群
population =

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【多式联运】基于matlab遗传算法求解多种农产品冷藏环境下多式联运问题【含Matlab源码 2933期】

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08-10

206

遗传算法求解多种农产品冷藏环境下多式联运问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

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【多式联运】基于遗传算法的多种农产品冷藏环境下多式联运路径规划附matlab代码

m0_57702748的博客

07-26

361

在军事运输中,采用多种运输方式联合投送是加强战略投送能力建设发展的重要途径,而路径规划是制定多式联运输送保障方案的关键第一步。本文提出了一个以遗传算法为主框架的解决方案,用来求解多式联运的路径规划问题。首先,本文从运输需求内容、运输过程、应用场景等角度对多式联运在军事运输中的应用进行分析,定义多式联运路径规划问题,建立分别以时问最短、路线最短、成本最低为目标的多式联运路径规划模型。该问题是一个规模庞大的组合优化问题,属于NP-hard问题。提出了以遗传算法为主,A*算法为辅的求解思路。

【多式联运】遗传算法求解多种农产品冷藏环境下多式联运问题【含Matlab源码 2933期】

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12-01

1073

遗传算法求解多种农产品冷藏环境下多式联运问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

基于遗传算法求解冷链物流路径规划问题GA-VRP附matlab代码

m0_60703264的博客

02-07

1141

冷链物流路径规划问题 (Cold Chain Logistics Vehicle Routing Problem, CCLVRP) 是一个复杂的组合优化问题，其目标是在满足各种约束条件下，为冷链物流车辆设计最优的配送路径，以最小化总配送成本。CCLVRP 的约束条件包括：车辆容量限制：每辆冷链物流车辆都有一个最大装载容量，不能超过该容量。时间窗限制：每个配送点都有一个时间窗，冷链物流车辆必须在该时间窗内到达配送点。温度限制：冷链物流车辆必须保持一定的温度范围，以确保货物的质量。

【VRP问题】基于企鹅优化算法求解冷链配送物流车辆调度优化研究（Matlab代码实现）

weixin_46039719的博客

06-24

1125

定义：车辆路径问题（VRP）旨在为配送中心的多辆车辆设计最优路线，使其有序服务一组客户点后返回中心，在满足容量、时间等约束下实现成本最小化（如路程、油耗）。冷链相关变种CVRP（带容量约束）：车辆载重限制生鲜货物总量。VRPTW（带时间窗）：客户要求严格送达时间，超时产生惩罚成本。VRPCC（带相容性约束）：不同温区商品（如冷冻/冷藏）不可混装，增加路径复杂性。绿色VRP：需考虑制冷设备碳排放。

基于ADMM应用于水蜜桃采摘配送联合优化问题研究附Matlab代码

qq_59747472的博客

09-16

613

随着生鲜电商的快速发展和消费者对农产品新鲜度需求的日益增长，水蜜桃等时令性水果的采摘与配送效率成为影响其市场竞争力的关键因素。传统的水蜜桃采摘和配送过程通常是独立进行的，缺乏整体协调优化，导致资源浪费、成本增加以及配送时效性差等问题。本文旨在探究如何利用交替方向乘子法（ADMM）解决水蜜桃采摘与配送联合优化问题。通过建立数学模型，综合考虑采摘人员调度、采摘路径规划、冷链车辆路径优化、配送时间窗以及损耗成本等多个维度，将原问题分解为若干子问题，并利用ADMM算法迭代求解。

国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip

12-01

JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip

12-01

JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip

【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）

12-01

【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。

【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究

12-01

内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员；使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用；阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。

基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip

12-01

Arcgispro适用的PPTools工具箱

12-01

工具力求完善，减少bug，如有问题联系我包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表面要素生成界址点界址点两连查找尖锐角_仅查找以作参考尖锐角分割_仅分割以做参考尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类数据比对 (第五版) 数据更新数据库要素清空制作举证图斑信息表字段比对字段重复值清理

C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计

12-01

内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者；使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题；阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。

【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计

12-01

内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳；使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论；阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。

EPnP算法在MATLAB中的相机姿态计算实现