基于水滴算法求解带时间窗的车辆调度路径规划问题

最新推荐文章于 2025-07-29 23:42:51 发布
最新推荐文章于 2025-07-29 23:42:51 发布
阅读量92 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 算法 Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevScribe/article/details/132749603
Matlab 专栏收录该内容
181 篇文章

已下架不支持订阅

本文介绍了如何利用水滴算法解决带时间窗的车辆调度路径规划问题。通过MATLAB实现，该算法模拟水滴流动，经过迭代搜索和信息素更新，找到接近最优的调度路径，提高运输效率并满足客户时间窗口需求。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于水滴算法求解带时间窗的车辆调度路径规划问题

车辆调度路径规划问题是一个经典的组合优化问题，在现实生活中具有广泛的应用。其中，带时间窗的车辆调度路径规划问题考虑了每个客户的时间窗口限制，即在一定的时间范围内完成服务。本文将介绍如何使用水滴算法来求解这个问题，并提供相应的 MATLAB 代码。

水滴算法（Water Drop Algorithm）是一种基于自然界中水滴在地形上流动的行为而设计的启发式优化算法，用于求解组合优化问题。它模拟了水滴在地形上流动时的路径选择行为，通过不断地迭代搜索来寻找最优解。下面是使用水滴算法求解带时间窗的车辆调度路径规划问题的 MATLAB 代码：

% 设置算法参数
max_iter = 100;  % 迭代次数
N = 100;  % 水滴数量
Q = 1<
了解本专栏 已下架不支持订阅
DevScribe
关注
专栏目录

已下架不支持订阅

【VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆调度问题
m0_60703264的博客
10-09 3553
一、原理简介 蚁群算法的基本原理 1、蚂蚁在路径上释放信息素。 2、碰到还没走过的路口，就随机挑选一条路走。同时，释放与路径长度有关的信息素。 3、信息素浓度与路径长度成反比。后来的蚂蚁再次碰到该路口时，就选择信息素浓度较高路径。 4、最优路径上的信息素浓度越来越大。 5、最终蚁群找到最优寻食路径。 蚁群走过较短的那一侧的蚂蚁数数量会多于较长那一侧的，所以留下的信息素就会多，渐渐的蚂蚁就只走较短的那一侧了。 蚁群算法对TSP的求解主要有两大步骤：（TSP问题就是要找...
基于时间窗的AGV调度算法优化
热门推荐
jack_20的博客
03-06 2万+
--------------------------------------------------------重要更新---------------------------------------------------------- 目前已实现了一种创新优化的时间窗调度方法，创新表现如下： ①不需要铺设二维码、磁钉、磁带等固定导轨，属于无轨调度。 ②不需要提前指定路网，路网不固定，...
#C语言——学习攻略：深挖指针路线（三）--数组与指针的结合、冒泡排序
2501_91617454的博客
07-29 552
本文主要讲解了C语言中数组与指针的关系及应用。首先指出数组名在多数情况下代表首元素地址，但sizeof(数组名)和&数组名例外，前者计算整个数组大小，后者获取整个数组地址。接着介绍了用指针访问数组的方法，说明arr[i]、*(arr+i)和p[i]的等价性。然后分析了一维数组传参的本质是传递指针，因此在函数内部无法通过sizeof计算数组长度。此外，文章还讲解了冒泡排序的实现、二级指针的概念，以及如何使用指针数组模拟二维数组。这些内容有助于深入理解指针与数组的关系及其灵活应用。
求两数之和
silent702366的博客
07-28 104
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
php算法-- 关联数组使用，优化sip账号去重
qq_43538607的博客
07-25 373
php-关联数组使用，优化sip账号去重
算法【1】
weixin_47868976的博客
07-29 579
有一堆石头，用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；如果 x!= y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。最后，最多只会剩下一块 石头。返回此石头 最小的可能重量。如果没有石头剩下，就返回 0。
算法训练营day35 动态规划③ 背包问题、416. 分割等和子集
m0_65111950的博客
07-29 305
算法训练营DAY35 背包问题！！分割等和子集！！
书籍数组中子数组的最大累乘积(8)0729
qq_30750287的博客
07-29 69
也就是说，结果Max={以arr[0]结尾的所有子数组的最大累乘积，以arr[i]结尾的所有子数组的最大累乘积……min既然表示以arr[i-1]结尾的最小累乘积，当然有可能min是负数，而如果arr[i]也是负数，两个负数相乘的结果也可能很大。max既然表示以arr[i-1]结尾的最大累乘积，那么当然有可能以arr[i]结尾的最大累乘积是max*arr[i]。3、可能仅是arr[i]的值。这三种可能的值中最大的那个就是作为以i位置结尾的最大累乘积，最小的作为最小累乘积，然后继续计算i+1位置结尾的时候。
9.c语言常用算法
chxii的专栏
07-28 370
从数组的第一个元素开始，逐个与目标值进行比较，直到找到目标值或查找完整个数组。
TDengine 中 TDgpt 异常检测的数据密度算法
TDengine(老段）专注时序数据库领域
07-29 183
Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子。该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的。后续待添加基于数据挖掘检测算法。第三方异常检测算法库。
机械学习初识--什么是机械学习--机械学习有什么重要算法
enlybbq的博客
07-27 608
机器学习算法种类繁多，不同算法适用于不同任务（如分类、回归、聚类等）。这十大算法覆盖了机器学习的核心任务（分类、回归、聚类、优化、决策），是入门和实践的基础。实际应用中，需根据数据类型（连续 / 离散）、任务目标（预测 / 分组）、数据规模等选择合适算法，或结合多种算法（如用 PCA 降维后再用 SVM 分类）提升性能。随着深度学习的发展，部分算法（如神经网络）虽未列入，但本质上是这些经典算法的延伸（如深层神经网络可视为复杂的非线性回归模型）。
算法训练营day35 补充题目 698.划分为k个相等的子集、473.火柴拼正方形
m0_65111950的博客
07-29 408
回溯算法复习题目！
编辑距离：理论基础、算法演进与跨领域应用
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-29 774
编辑距离（Edit Distance）是衡量两个符号串相似度的核心指标，定义为将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作次数。
牛客NC16660 [NOIP2004]FBI树(递归 + 二叉树后序遍历)
zaiyang遇见
07-25 729
FBI 树是一种二叉树，它的结点类型也包括 F 结点、B 结点和 I 结点三种。由一个长度为2N的 “01” 串S可以构造出一棵 FBI 树TTRSSSS1​S2​S1​RT1​S2​RT2​现在给定一个长度为2N的 “01” 串，请用上述构造方法构造出一棵 FBI 树，并输出它的。：先后序遍历左子树，再后序遍历右子树，最后访问根节点。
KNN 算法进阶：从基础到优化的深度解析
cpluspluszz的博客
07-25 1513
在机器学习的广袤领域中，K - 近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）以其简洁直观的理念，宛如一颗璀璨的明星，照亮了无数初学者踏入机器学习大门的道路。自 1951 年由 Evelyn Fix 和 Joseph Hodges 创立，并经 Thomas Cover 进一步完善以来，KNN 算法凭借其独特的魅力，在数据挖掘、推荐系统、物联网等众多领域发挥着中流砥柱的作用，成为了监督学习算法家族中不可或缺的一员。
js多边形算法：获取多边形中心点，且必定在多边形内部
iamlujingtao的博客
07-25 614
这篇文章提出了一种获取多边形内部中心点的方法。当传统中心点不在多边形内时，算法采用以下步骤：1)先检查包围盒中心点是否在多边形内；2)若不在，则从包围盒中心点向多个方向发射射线，找到与多边形边界的交点，取交点线段的中点作为内部中心点。该方法确保最终得到的中心点必定位于多边形内部，适用于包括凹多边形在内的各种复杂形状。文章提供了完整的JavaScript实现代码和可视化示例，展示了红绿蓝三种不同类型的中心点标记效果。
Missing Coin Sum 硬币可以组成的连续面额上限
YouQian772的博客
07-25 164
题目描述输入输出样例输入Copy52 9 1 2 7样例输出6s变量记录连续最大上限将硬币升序排序，每个硬币与s+1比较。如果硬币比s+1大，那么之前已经可以拼成的所有组合中都不可能与这个硬币构成值为s+1的组合。（硬币=s+1，可以继续连续；=s，可以与1组合，达到继续连续的效果，以此类推）贪心。
LeetCode 391：完美矩形
m0_75126572的博客
07-25 332
LeetCode 391 完美矩形解法摘要 判断若干小矩形能否精确覆盖大矩形需满足： 面积守恒：小矩形总面积等于大矩形面积（避免间隙）； 顶点规则：除大矩形的4个角点外，其他顶点必须出现偶数次（避免重叠）。 算法步骤： 计算边界与面积：确定大矩形范围（left/bottom/right/top），若小矩形面积总和不匹配则失败； 统计顶点：哈希表记录所有顶点出现次数，大矩形角点必须出现1次，其余顶点需成对出现； 校验规则：检查角点唯一性及顶点次数的奇偶性。 复杂度：时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)，适用
Traffic Lights set的使用
YouQian772的博客
07-26 402
multiset 删除原有路段并加入新路段，快速查找当前最大值。使用set 快速找到每个节点插入后的左右节点。cin cout超时。
智能健康饮食管理系统（TDEE算法、WebSocket实时通讯、协同过滤算法、支付宝沙盒支付、Echarts图形化分析）
paopaokaka_luck的博客
07-29 653
🎈系统亮点：TDEE算法、WebSocket实时通讯、协同过滤算法、支付宝沙盒支付、Echarts图形化分析；
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值