干货 | 蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附Java代码）

最新推荐文章于 2025-04-03 17:19:56 发布
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分类专栏： 算法 java C++ 文章标签： java 算法 python
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本文来源于公众号【程序猿声】，作者舟寒丶

前言

一眨眼春节又过去了，相信很多同学也和小编一样，度过了一段时间相对轻松的时光。

当然，玩耍过后也不能忘记学习。本着造福人类的心态，小编又开始干活，为大家带来 有 · 趣 的干货算法内容了！

本期为大家带来的内容是蚁群算法，解决大家熟悉的带时间窗的车辆路径规划问题。关于蚁群算法，公众号内已经有相关内容介绍TSP：

干货 | 十分钟快速搞懂什么是蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)（附代码）

本文主要分为以下部分：

蚁群算法简介

蚁群算法与VRPTW

最低0.47元/天 解锁文章
转 | 禁忌搜索算法（Tabu Search）求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附Java代码）
infinitor的博客
04-10 2769
以下文章来源于数据魔术师 ，作者周航 欲下载本文相关的代码及算例，请关注公众号【程序猿声】，后台回复【TSVRPJAVA】不包括【】即可 前言 大家好呀！ 眼看这9102年都快要过去了，小编也是越来越感觉着急了： 为什么感觉自己今年还这么蔡！ 所以赶紧趁考试周来临前，码出了这篇禁忌搜索算法解决VRPTW的文章，临时抱佛脚，假装自己今年学了一点东西。 本文附带Java代码详解，是根据过...
智能优化系列|第五期：禁忌搜索算法求解VRPTW问题（带时间窗的车辆路径规划问题）- 附python代码
扎实耕耘，终有所获
09-02 2965
车辆路径问题（VRP）最早是由 Dantzig 和 Ramser 于1959年首次提出，它是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。
有关车辆路径问题VRP代码
05-04
车辆路径问题代码！主要包括了初始种群的生成，种群的选择，迭代，绘图等。
基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究(Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
10-21 1926
车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem,VRP）是现代物流配送过程中的关键环节,而且其在众多领域中都有广泛的应用,因此它的提出引起了不同学科的专家和物流管理者的极大重视,目前VRP已经成为研究的热点。但是如何找到一种高效的算法使其在较短的时间内找到比较满意的全局解仍然是研究的重点。1.1研究背景中国快递业业务量快速增长的同时也涌现出一批问题。比如价格竞争、快递车辆违规上路、快件安全问题、受到快递企业运输能力的限制,持续增长的快递运输需求得不到及时满足等等。
【VRP问题】基于蚁群算法ACO求解有容量和时间窗口限制的车辆路径规划附Matlab代码
最新发布
m0_57702748的博客
04-03 1070
车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是运筹学和组合优化领域的一个经典问题，其核心目标是在满足客户需求的前提下，规划一组车辆的行驶路线，使得总成本（如行驶距离、时间等）最小化。在实际应用中，VRP问题经常会遇到各种约束，例如车辆的容量限制、客户的时间窗口限制等，这些约束使得问题的求解变得更加复杂。
干货|蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题（附Java代码及详细注解）
zll_hust的博客
02-04 6220
优快云的朋友们，大 家 好 呀 ！ 我是微信公众号【程序猿声】的小编，来到简书与各位交流学习。 我们的公众号由华中科技大学管理学院管理科学与工程专业的学生自发组建，分享运筹优化算法和一些新奇有趣的计算机方面内容。我们注重干货分享，自行编写大量代码供大家学习交流，涉及各类运筹学相关的启发式、精确式算法，解决相关的TSP、VRP等问题。 今天小编带大家了解一种群体仿生类算法：蚁群算法。我们以VRPT...
车辆路径算法
05-02
动态规划算法解旅行商问题,降低计算复杂程度，C语言代码实现
【VRP】基于matlab禁忌搜索算法求解车辆路径规划问题【含Matalb源码 158期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-26 5579
禁忌搜索算法求解车辆路径规划问题 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
带时间窗JAVA代码_干货 | 蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附Java代码）...
weixin_34163098的博客
02-25 183
本文来源于公众号【程序猿声】，作者舟寒丶前言一眨眼春节又过去了，相信很多同学也和小编一样，度过了一段时间相对轻松的时光。当然，玩耍过后也不能忘记学习。本着造福人类的心态，小编又开始干活，为大家带来?有 · 趣?的干货算法内容了！本期为大家带来的内容是蚁群算法，解决大家熟悉的带时间窗的车辆路径规划问题。关于蚁群算法，公众号内已经有相关内容介绍TSP：本文主要分为以下部分：蚁群算法简介蚁群算法与VRP...
干货 | Tabu Search求解作业车间调度问题(Job Shop Scheduling)-附Java代码
infinitor的博客
04-11 1282
本文来源于公众号【程序猿声】，作者舟寒丶 作业车间调度问题 问题模型 举个栗子 有关禁忌搜索算法的内容，公众号内有详细教程： 干货 |【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例 干货 | 到底是什么算法，能让人们如此绝望？ 禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附Java代码） 大家可以点击超链接回顾相关知识，这里就不再细说了。 一般而言，...
Tabu Search求解作业车间调度问题(Job Shop Scheduling)-附Java代码
infinitor的博客
04-10 792
本文来源于公众号【程序猿声】，作者舟寒丶 作业车间调度问题 问题模型 举个栗子 有关禁忌搜索算法的内容，公众号内有详细教程： 干货 |【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例 干货 | 到底是什么算法，能让人们如此绝望？ 禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附Java代码） 大家可以点击超链接回顾相关知识，这里就不再细说了。 ...
无人车路径规划算法matlab+python代码.rar
07-09
无人车路径规划算法matlab+python代码.rar
完整版 带时间窗的车辆路径规划问题的粒子群算法matlab代码.rar
01-10
亲测好用，挺不错的资源，大家快来下载吧！挺有用的！需要的话可以来下载哦！代码利用粒子群算法对带时间窗的车辆路径规划问题进行了求解，代码进行了详细的注释，易于理解和进行修改，内置了一组数据，为可执行的代码。
蚁群算法-车辆路径问题
05-13
遗传算法进行车辆路径规划算法 蚁群算法-车辆路径问题
多车型车辆路径问题Matlab程序.2018_03_16
03-16
本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题，程序中考虑了两种车型，建立的目标函数是车辆总运营成本最小，考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束，采用的优化算法是遗传算法，程序内部有详细的注释，方便修改。
java 蚁群算法_Java蚁群算法(Ant Colony)求解旅行商问题(TSP)（二）
weixin_39724009的博客
02-15 250
算法准备旅行商问题(TSP)是一个经典的图论问题。在给定一系列城市和他们之间的距离以后，一个旅行商人希望能够找到一条能够走遍所有城市，并返回起点城市的最短路径。既然路径能串起来所有的城市，那么问题中的一个隐藏条件是，每个城市都必须至少有另一个城市与它相连，否则就会存在某个点无论如何不会进入路径的情况。在相连的两个城市之间，应该有一个正数的距离或者旅行时间，不相连的城市之间则存在一个极大的正数。为什...
tsp问题用蚁群算法java实现_TSP解决之道——蚁群算法
weixin_42166626的博客
02-22 359
参考蚁群算法原理与应用1-自然计算与群体智能简介1、蚁群算法(Ant Clony Optimization,ACO)是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体(Agent)通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。2、是一种仿生学的算法，是由自然界中蚂蚁觅食的行为而启发。(artificial ants；双桥实验)3、运作机理：当一定路径上通过的蚂蚁越来越多时...
简单蚁群算法实现与代码java
11-28
简单蚁群算法 简单蚁群算法 简单蚁群算法 简单蚁群算法 简单蚁群算法
请使用人工蜂群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题详解（附Java代码）
06-06
好的，以下是我对人工蜂群算法在带时间窗的车辆路径规划问题中的理解和 Java 代码实现。 人工蜂群算法是一种基于蜜蜂觅食行为的启发式算法，主要用于解决组合优化问题，如旅行商问题、车辆路径规划问题等。在车辆路径规划问题中，我们需要找到一组车辆的路径，使得每个客户都能在规定的时间窗内被服务，并且最小化车辆的行驶距离或时间。这个问题可以建模为一个带时间窗的车辆路径规划问题，其中每个客户对应一个时间窗，表示在这个时间窗内可以进行服务。我们需要设计一个算法来求解最优的车辆路径。 人工蜂群算法可以用于解决带时间窗的车辆路径规划问题。具体来说，我们可以将每个解表示为一组车辆的路径，然后利用人工蜂群算法来寻找更好的解。在每次迭代中，蜜蜂将搜索邻域中的解，并根据目标函数（如车辆行驶距离或时间）来评估解的质量。然后，蜜蜂将根据解的质量向其他蜜蜂传递信息，以帮助他们更好地探索解空间。在搜索过程中，我们需要不断更新信息素，以帮助蜜蜂更好地探索解空间。 以下是一个简单的 Java 代码实现人工蜂群算法解决带时间窗的车辆路径规划问题。 ```java public class ABCAlgorithm { public static void main(String[] args) { // 初始化车辆路径 List<List<Integer>> routes = initializeRoutes(); // 初始化蜜蜂群 List<Bee> bees = initializeBees(routes); // 初始化当前最优解 List<List<Integer>> bestRoutes = new ArrayList<>(routes); double bestCost = calculateCost(bestRoutes); // 迭代搜索 for (int i = 0; i < maxIterations; i++) { // 雇佣蜜蜂搜索邻域 for (Bee bee : bees) { List<List<Integer>> newRoutes = searchNeighborhood(routes, bee); double newCost = calculateCost(newRoutes); // 更新蜜蜂的解 if (newCost < bee.cost) { bee.routes = new ArrayList<>(newRoutes); bee.cost = newCost; } } // 更新全局最优解 for (Bee bee : bees) { if (bee.cost < bestCost) { bestRoutes = new ArrayList<>(bee.routes); bestCost = bee.cost; } } // 更新信息素 updatePheromone(bees, bestRoutes); } // 输出最优解 System.out.println(bestRoutes); } /** * 初始化车辆路径 */ private static List<List<Integer>> initializeRoutes() { // TODO: 实现车辆路径的初始化 } /** * 初始化蜜蜂群 */ private static List<Bee> initializeBees(List<List<Integer>> routes) { // TODO: 实现蜜蜂群的初始化 } /** * 计算车辆路径的目标函数（如车辆行驶距离或时间） */ private static double calculateCost(List<List<Integer>> routes) { // TODO: 实现目标函数的计算 } /** * 雇佣蜜蜂搜索邻域 */ private static List<List<Integer>> searchNeighborhood(List<List<Integer>> routes, Bee bee) { // TODO: 实现蜜蜂的搜索邻域 } /** * 更新信息素 */ private static void updatePheromone(List<Bee> bees, List<List<Integer>> bestRoutes) { // TODO: 实现信息素的更新 } } /** * 表示一个蜜蜂 */ class Bee { List<List<Integer>> routes; double cost; public Bee(List<List<Integer>> routes, double cost) { this.routes = routes; this.cost = cost; } } ``` 以上代码只是一个简单的示例，具体实现需要根据具体的问题进行调整。希望能对你有所帮助！
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