斑马算法ZOA带时间窗的骑手外卖配送路径规划（最优路径成本 含服务客户数量 服务时间 ） 6783

最新推荐文章于 2024-09-10 10:37:18 发布
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【Matlab TSP】改进的遗传算法求解旅行商问题【含GUI源码 926期】
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11-09 948
改进的遗传算法求解旅行商问题 完整的代码，包运行；运行操作视频见优快云资源！适合小白！
【图像去噪】基于BdCNN算法实现图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
06-09 679
The removal of mixed noise is a stiff problem since the distribution of the noise cannot be predicted accurately. The most common mixed noise is the combination of Additive White Gaussian Noise (AWGN) and Impulse Noise (IN). Many methods first attempt to r
国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
jianmozhongge的博客
08-20 1万+
国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-B 题 生产过程中的决策问题
weixin_43608857的博客
09-05 1万+
对退回的不合格品，重复步骤(3)。请根据你们所做的决策，对表 1 中的情形给出具体的决策方案，并给出决策的依据及相 应的指标结果。对 𝑚 道工序、𝑛 个零配件，已知零配件、半成品和成品的次品率，重复问题 2，给出生产过程的决策方案。假设问题 2 和问题 3 中零配件、半成品和成品的次品率均是通过抽样检测方法 （例如，你在问题 1 中使用的方法）得到的，请重新完成问题 2 和问题 3。(1) 对零配件（零配件 1 和/或零配件 2）是否进行检测，如果对某种零配件不检测，这 种零配件将直接进入到装配环节；
2024高教社杯数学建模国赛ABCDE题思路代码解析＋成品参考论文获取
qq_59747472的博客
09-02 2652
一、引言高教社杯全国大学生数学建模竞赛（以下简称“国赛”）是面向全国大学生的一项重要赛事，旨在培养学生的数学建模能力、团队合作能力和科学研究能力。近年来，国赛的参赛人数和比赛难度不断提升，对参赛者的数学建模能力提出了更高的要求。本文将针对2024年国赛ABCDDE五道赛题，分别从题目背景、问题分析、模型建立、代码实现、结果分析等方面进行详细的思路解析，并提供参考论文以及相关代码供大家学习参考。
【无人机通信】基于哈里斯鹰算法实现无人机辅助可见光通信NOMA 的总速率最大化附matlab代码
qq_59747472的博客
07-06 975
随着无人机 (UAV) 与可见光通信 (VLC) 的深度融合，为 5G 及未来网络的大规模连接应用和服务提供了广阔的发展前景。本文研究了一种基于非正交多址接入的 UAV 辅助 VLC 系统，旨在通过联合优化功率分配和 UAV 位置，最大化所有用户的总速率。优化问题需满足功率分配约束、用户服务质量约束和 UAV 位置约束。然而，该问题本质上是非凸的且为 NP-hard 问题，难以获得最优解。此外，由于 VLC 的信道模型复杂性，传统方法如坐标下降算法也难以有效解决该问题。
斑马算法ZOA带时间窗的骑手外卖配送路径规划（最优路径成本 含服务客户数量 服务时间 ） 6783.mp4
08-04
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白；...如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
【配送路径规划】斑马算法ZOA带时间窗的骑手外卖配送路径规划（目标函数：路径成本）【含Matlab源码 6783期】.zip
10-30
Matlab武动乾坤上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白；...如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
斑马算法ZOA求解带时间窗的骑手外卖配送路径规划问题（目标函数：最优路径成本 ）【含Matlab仿真 6783期】.zip
11-18
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是...如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
斑马算法ZOA求解带时间窗的骑手外卖配送路径规划问题（目标函数：最优路径成本）【Matlab仿真 6783期】.md
11-09
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测...如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
【控制】基于自适应模型预测控制AMPC的四旋翼无人机快速优化matlab实现
qq_59747472的博客
06-27 956
摘要： 随着无人机技术的快速发展，四旋翼无人机因其结构简单、操控灵活等特点，在各个领域得到越来越广泛的应用。然而，在实际应用中，四旋翼无人机往往需要面临复杂的动态环境和未知扰动，这使得其控制系统的设计面临巨大挑战。自适应模型预测控制（AMPC）作为一种先进的控制策略，能够在线学习系统模型参数，并根据预测信息进行最优控制，在处理系统不确定性和扰动方面展现出优越性。本文将重点讨论基于AMPC的四旋翼无人机快速优化方法，旨在提高无人机的轨迹跟踪精度、抗扰动能力以及响应速度。
基于matlab的一种语音加密程序
05-31
基于matlab的一种对语音信号进行加密解密的程序 我试过了 还不错
【无人机编队】狭窄空间环境中多旋翼无人机自重构 V 型编队matlab代码
m0_57702748的博客
04-11 758
在狭窄空间环境中，多旋翼无人机编队控制面临着极大的挑战。本文提出了一种新的自重构 V 型编队算法，该算法能够使无人机在狭窄空间内保持稳定的 V 型编队，并能够自动调整编队形状以适应不同的空间限制。引言多旋翼无人机编队控制技术在近几年得到了广泛的研究，并被应用于各种领域，如协作探索、搜索救援和编队表演等。在实际应用中，无人机编队经常需要在狭窄的空间环境中执行任务，如室内环境、隧道或峡谷等。
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛A
2301_81310034的博客
09-10 416
【信号模拟】基于APP宽频带干扰信号发生系统附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-09 986
在现代电子系统中，宽频带干扰信号已成为一个日益严重的问题。这些信号会影响设备的性能，甚至导致设备故障。为了解决这一问题，需要开发出能够产生宽频带干扰信号的系统。本文将介绍一种基于APP的宽频带干扰信号发生系统，该系统具有高精度、高稳定性和易于操作的特点。系统架构该系统主要由以下模块组成：**APP控制模块：**负责系统的控制和配置，包括信号参数设置、波形选择、输出功率调节等。**信号发生模块：**负责产生宽频带干扰信号，包括正弦波、方波、三角波、噪声等波形。
2023华为杯研究生数学建模竞赛E题思路分析+代码+论文
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ivanlj的博客
09-22 1万+
2023华为杯研究生数学建模竞赛E题思路分析+代码+论文
使用MATLAB进行实时人脸检测和识别
ByteWhizX的博客
09-08 356
本文介绍了如何使用MATLAB控制笔记本电脑的摄像头，并实现实时人脸检测和识别的功能。通过逐步实施摄像头初始化、人脸检测、特征提取和人脸识别，我们能够在实时图像帧中检测和识别人脸。此外，你还可以探索其他MATLAB提供的功能和工具箱，以进一步增强人脸检测和识别的性能和准确性。在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB控制笔记本电脑的摄像头，并实现实时人脸检测和识别的功能。如果检测到人脸，它将在图像上标记人脸位置，并显示相应的识别结果。然后，将图像帧转换为灰度图像，以便于人脸检测和识别处理。
【语音分析】基于matlab GUI语音信号线性预测（LPC）分析【含Matlab源码 910期】
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05-22 1336
语音信号线性预测（LPC）分析 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【无人机编队】多架无人机在狭窄空间环境中的自重构 V 形编队附matlab代码
qq_59747472的博客
03-23 729
​在狭窄的空间环境中，例如建筑物内部或城市峡谷，多架无人机的编队控制是一个具有挑战性的任务。本文提出了一种用于在狭窄空间环境中自重构 V 形编队的新方法。该方法基于分布式模型预测控制 (DMPC) 算法，它考虑了无人机之间的通信和碰撞避免约束。仿真结果表明，所提出的方法能够在狭窄的空间环境中实现多架无人机的自重构 V 形编队，同时保证安全性和效率。引言：无人机编队控制在各种应用中具有重要意义，例如协作任务、监视和探索。
外卖配送路径优化问题
最新发布
12-28
### 外卖配送路径规划算法优化方案 #### 斑马算法(ZOA)的应用 对于带时间窗的骑手外卖配送路径规划问题，斑马算法(ZOA)被证明是一种有效的求解方法。该算法旨在最小化路径成本的同时满足服务客户需求和服务时间窗口约束[^1]。 ```python def zoa_optimization(customers, time_windows, capacity): """ 使用斑马算法进行外卖配送路径优化 :param customers: 客户列表及其位置信息 :param time_windows: 时间窗口限制 :param capacity: 单次最大载量 :return: 最优路径集合 """ pass # 实现具体逻辑 ``` #### 遗传算法的设计思路 另一种常见的路径规划方法是利用遗传算法(GA)，其核心在于模拟自然选择过程中的进化机制来寻找全局最优解。GA通过编码设计、适应度计算、选择、交叉以及变异五个主要环节实现对复杂问题的有效探索[^4]。 - **编码设计**: 将配送序列映射成染色体结构； - **适应度函数**: 综合考量配送时间和距离因素构建评价体系； - **选择操作**: 借助轮盘赌或锦标赛等策略挑选优质个体参与繁殖； - **交叉操作**: 应用单点或多点交叉生成后代组合； - **变异操作**: 对选定部分实施随机扰动增加群体多样性； ```matlab function path = ga_path_planning(points, tws, cap) % GA_PATH_PLANNING 使用遗传算法解决带有时间窗和容量限制的多骑手外卖配送路径规划问题 popSize = 50; % 种群规模 numGen = 200; % 进化代数 crossoverRate = 0.8; mutationRate = 0.05; population = initializePopulation(popSize); for gen=1:numGen fitnessValues = evaluateFitness(population, points, tws, cap); parentsIndices = selectParents(fitnessValues); children = crossover(parentsIndices, population, crossoverRate); mutate(children, mutationRate); % 更新种群并记录最佳个体 end path = getBestPath(population); end ``` #### 参数调优与混合策略 为了提升算法表现力，在实际应用过程中还需要针对不同场景灵活调整各项参数设置，并可尝试融合其他启发式规则或是局部搜索技巧作为辅助手段以加速收敛进程。 ---
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