基于头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题（附Matlab代码）

最新推荐文章于 2024-05-24 09:30:03 发布
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文章标签： 算法 matlab 开发语言
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本文介绍如何运用头脑风暴优化算法（BSO）解决带时间窗和同时取送货的车辆路径问题。该问题在物流优化中有重要应用，BSO通过模拟头脑风暴过程寻找最小化总行驶距离的解决方案。文中提供了Matlab代码示例，包括初始化种群、生成新解和适应度评估等步骤，以帮助理解和应用此算法。

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基于头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题（附Matlab代码）

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是指在给定一组客户需求和车辆的情况下，如何合理地规划车辆的路径和装载方案，以最小化总行驶距离或总成本。其中，带时间窗和同时取送货的车辆路径问题是VRP的一种扩展，要求车辆在满足客户的时间窗条件下，同时进行取货和送货操作。

为了解决这个问题，我们可以采用头脑风暴优化算法（Brain Storm Optimization，BSO）。BSO是一种基于群体智能的优化算法，模拟了头脑风暴的过程，通过不断地随机生成和更新解来搜索最优解。

首先，我们定义问题的输入参数和变量。假设有n个客户点（包括仓库），m辆车辆，每辆车辆的容量为Q，客户点之间的距离矩阵为dist，每个客户点的需求量为demand，时间窗的上下界为tw（tw(i,1)表示客户点i的时间窗下界，tw(i,2)表示客户点i的时间窗上界）。我们需要确定每辆车辆的路径和装载方案，以及每个客户点的服务时间。

以下是使用Matlab实现的基于BSO的求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题的代码：

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基于Matlab的遗传和模拟退火算法求解带时间窗的取送货问题
qq_39605374的博客
08-07 161
本文将介绍如何使用遗传算法（Genetic Algorithm）和模拟退火算法（Simulated Annealing）来解决带时间窗的PDP，并提供相应的Matlab源代码。带时间窗的PDP是指在一系列顾客需求点之间，存在着每个顾客的取货时间窗和送货时间窗的限制。通过调整算法的参数和策略，可以得到不同的解，从而找到最优的车辆路径规划方案。（2）选择：使用适应度函数评估种群中每个个体的适应度，并根据适应度选择优秀的个体。（3）交叉：通过模拟生物的杂交过程，将选择的个体进行交叉产生新的个体。
基于禁忌搜索算法求解取送货路径问题（Matlab代码）
PixelDyno的博客
09-16 171
在代码中，我们首先定义了问题的参数，包括节点数量、迭代次数和禁忌期限。禁忌搜索算法是一种常用于求解优化问题的启发式算法，在许多组合优化问题中都有广泛的应用。本文将介绍如何使用禁忌搜索算法来解决取送货路径问题，并提供相应的Matlab代码实现。禁忌表记录了一些禁忌动作，即在一定的禁忌期内禁止执行的操作。取送货路径问题是一个典型的组合优化问题，目标是确定一条最优路径，使得货物从初始点到终点的运输成本最小。希望这篇文章能够帮助你理解如何使用禁忌搜索算法解决取送货路径问题，并给出了相应的Matlab代码实现。
【TWVRP】基于matlab节约算法求解带时间窗的车辆路径规划问题【含Matlab源码 156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 3173
节约算法求解带时间窗的车辆路径规划问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
[基于遗传优化的带时间窗车辆取送货路径规划问题(VRPSPDTW)matlab仿真]
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04-01 850
VRPSPDTW问题是指在给定的时间窗和车辆容量的限制下，将一批货物由仓库运往各个客户的过程中需要优化路径规划。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，已经被广泛用于VRP问题的解决。本文通过MATLAB实现了基于遗传优化的VRPSPDTW问题求解算法。本文实现的VRPSPDTW问题求解算法能够快速高效的找到问题的最优解，对于货物配送路线规划具有重要的实际意义。[基于遗传优化的带时间窗车辆取送货路径规划问题(VRPSPDTW)matlab仿真]
基于遗传优化的带时间窗车辆取送货路径规划问题(VRPSPDTW)matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
02-20 242
遗传算法的基本运算过程如下：（1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0)。（2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。（3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。（4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。（5）变异运算：将变异算子作用于群体。
头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题
最新发布
12-01
在求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题（VRPTWPD）时，BSO通过将每个解视为一种潜在的配送方案，基于群体思维过程生成新解。算法通过聚类操作对解空间进行划分，模拟个体间的思维碰撞与交流，从已有解中生成新解...
matlab头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题.zip
10-15
matlab头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题.zip
头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题（VRPSDPTW）
08-07
头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题（VRPSDPTW） 其中包含matlab代码和模型、算法的WPS文字描述 在matlab中运行BSO_VRPSDPTW（主函数）即可得出结果
【SDPTWVRP】基于matlab头脑风暴算法求解带时间窗和同时取送货车辆路径问题【含Matlab源码 1990期】.mp4
02-22
优快云佛怒唐莲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； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
【TWVRP】基于matlab头脑风暴优化算法DBO求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题【Matlab仿真 3012期】.md
11-08
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，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行...
基于遗传优化的车辆取送货路径规划问题的MATLAB仿真
CodeByte的博客
09-12 113
车辆取送货路径规划是物流领域中一个重要的问题，它涉及到如何有效地规划车辆的路线，以最小化总运输成本或最大化送货效率。在实际应用中，还需要考虑到时间窗口约束，即每个客户有特定的时间窗口要求，必须在规定的时间范围内送达。通过以上的MATLAB代码，我们可以实现基于遗传优化的车辆取送货路径规划问题的仿真。选择操作：根据适应度值进行选择操作，选择一部分优秀的解作为下一代的父代。通过以上步骤的迭代，我们可以逐渐优化取送货路径，找到最优的解。交叉操作：对选出的父代进行交叉操作，生成一批新的解。函数用于评价适应度，
基于头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题附Matlab代码
CyberBladeX的博客
09-08 110
车辆路径问题是指在给定一组客户需求和车辆容量的情况下，如何规划车辆的路径，以最小化总行驶距离或总成本。本文将介绍一种基于头脑风暴优化算法（Brainstorm Optimization Algorithm）来解决带时间窗和同时取送货的车辆路径问题，并提供相应的Matlab代码实现。算法的核心思想是将问题空间划分为多个子空间，每个个体代表一个子空间，并通过思维交流和信息共享来更新解的进化。以上是基于头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题的Matlab代码实现。
【配送路径规划】遗传算法求解带时间窗的电动汽车配送路径规划（目标函数：最小成本；约束条件：续驶里程、额定载重量、数量、起始点）【含Matlab源码 4138期】
Matlab912100926的博客
05-24 325
遗传算法求解带时间窗的电动汽车配送路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
matlab取送货路径优化
M-博客
11-04 3629
问题描述 假设快递集散中心负责n个配送点的快递配送任务以及包装回收，每个配送点都配备了快递柜以及快递包装回收容器，配送点工作人员在负责快递柜的投放工作以及寄件服务的同时还负责废旧包装的打包工作。快递运输车辆从快递集散中心出发向配送点配发快件并收取配送点需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递运输车辆在完成配送任务后返回快递集散中心并卸载需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递集散中心负责将卸载的快件向上一级配送中心邮寄并把回收的快递包装整合交给废旧包装回收公司。 体积 25 立方米 百公里油耗 6
matlab遗传算法求解单配送中心，多车型，时间窗的路径优化VRPTW问题（多约束）
M-博客
04-21 4077
模型需要数据 其中第一列为点的编号，0为配送中心，二三列为横纵坐标，四列为需求量，五列为时间窗开始时间（通常规定最早的那个时间为0，转换成数字，以此类推），六列为最晚时间窗，七列为服务时间。 cap=[200,300,400]; %车辆最大装载量 v_num=[5,4,3];
【VRP问题】基于头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题附matlab代码
qq_59747472的博客
03-13 323
本文主要研究广州番禺配送中心的车辆路径规划问题，首先针对之前车辆运行中的先送货后取货模式，产生车辆运行路线的迂回，以及车辆在回程中的空载，路径规划不合理，送货时间长的问题，采用集成的观点同时考虑有取货要求的客户和有送货要求的客户，把所有的送货订单和取货订单在前一天汇集到配送中心，这样每个客户的取货需求量和送货需求量根据前一天订单信息得到确认；从而可以确定配送中心以及每个顾客的位置和需求量，从而进行同时取送货，送货是针对当天的配送中心收到的货物，取货是针对前一天有发货需求的客户。
【VRP】基于matlab禁忌搜索算法求解初始点和终点确定的取送货路径问题【含Matlab源码 1224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；
08-19 1730
禁忌搜索算法求解初始点和终点确定的取送货路径问题 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
基于Matlab禁忌搜索算法求解取送货物路径问题
uote_e的博客
08-05 130
本文介绍了在Matlab中使用禁忌搜索算法来解决取送货物路径问题。通过选择合适的初始解、邻域定义和禁忌长度，禁忌搜索算法能够在较短的时间内找到一个较优的解。然而，禁忌搜索算法并不能保证找到全局最优解，因此在实际应用中还需结合问题特点进行调整和优化。希望本文对您理解禁忌搜索算法在解决取送货物路径问题中的应用有所帮助。如有任何疑问或需要进一步了解，请随时提问。
基于Matlab遗传算法求解同时取送货的车辆路径问题
2301_79326510的博客
08-08 200
在物流配送中，车辆路径优化是一个重要的问题，特别是在同时进行取货和送货的场景下。首先，需要定义问题的参数和变量。假设有一组货物需要同时取货和送货，有一辆车负责完成这些任务，车辆起始位置和终止位置已知，货物的位置和数量也已知。通过上述代码，我们可以使用Matlab编程实现基于遗传算法的同时取送货的车辆路径问题的求解。根据输入的货物位置、车辆位置和数量等参数，程序将自动寻找最优的路径，并给出最短行驶距离。最后，根据求解得到的最优路径，可以绘制车辆的行驶路径图，并输出最短行驶距离。
改进BSO算法（头脑风暴优化算法）求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题
03-20
对于改进BSO算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题，可以考虑以下几个方面的改进： 1. 引入更有效的启发式算法，如基于贪心思想的算法，来加速搜索过程。 2. 优化搜索空间，如通过剪枝等方式，减少搜索空间...
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