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参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRP1. 适用场景求解CVRP车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求单一车辆基地2. 问题分析CVRP问题的解为一组满足需求节点需求的多个车辆的路径集合。假设某物理网络中共有10个顾客节点，编号为1~10，一个车辆基地，编号为0，在满足车辆容量约束与顾客节点需求约束的条件下，此问题的一个可行解可表示为：[0-1-2-0,0-3-4-5-0,0-6-7-8-0,0-9-10-

原文链接1. 适用场景可识别网络中存在的负环起点与终点间至少存在一条可行路径可求解单一起点到多点的最短路径2. 负环识别方法在介绍网络负环识别方法之前，先定义几个符号：nnn ：网络节点数量CCC ：网络弧费用绝对值的最大值根据《netwrok flow》文献介绍，针对label correcting algorithms有以下识别方法：如果某一节点的距离标签小于 −nC−nC−nC 则说明存在负环（在最坏情况下源点到此点经过所有节点，所有的弧费用值的绝对值都是C，则最小的cos

原文链接1. 适用场景无负环网络起点与终点间至少存在一条可行路径可求解单一起点到多点的最短路径2. 算法说明应用标号法求解最短路问题时有两种选择，一是采用 label setting 策略，即 label setting algorithm，如经典的 Dijkstra’s algorithm ，或采用label correcting策略，即 label correcting algorithm，如经典的 FIFO label correcting algorithm、Deque label

ReferenceIn games we often want to find paths from one location to another. We’re not only trying to find the shortest distance; we also want to take into account travel time. Move the blob (start point) and cross (end point) to see the shortest path.

转载链接基于python语言，实现A*算法对最短路问题（Shortest Path Problem）进行求解。1. 适用场景无负环网络起点与终点间至少存在一条可行路径

参考链接原文地址路径规划之 A* 算法算法介绍A*（念做：A Star）算法是一种很常用的路径查找和图形遍历算法。它有较好的性能和准确度。本文在讲解算法的同时也会提供Python语言的代码实现，并会借助matplotlib库动态的展示算法的运算过程。A*算法最初发表于1968年，由Stanford研究院的Peter Hart, Nils Nilsson以及Bertram Raphael发表。它可以被认为是Dijkstra算法的扩展。由于借助启发函数的引导，A*算法通常拥有更好的性能。广度优先搜

转载OSM2GMNS相关说明文档：详细用户文档：https://osm2gmns.readthedocs.io；Github链接：https://github.com/jiawei92/OSM2GMNS；本文测试案例可参考：https://github.com/EntaiWang99/Network-API/tree/master/OpenStreetMap_to_GMNS/BJTU_Example。另外，除了OSM2GMNS，Trans+AILab团队还推出了一款多层次网络自动生成工具Ocean

参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRP1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求2. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可分为单一车场路径规划问题和多车场路径规划问题。针对单一车场条件下仅考虑车辆容量限制的路径

参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRP1. 适用场景求解CVRP车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求单一车辆基地2. 问题分析CVRP问题的解为一组满足需求节点需求的多个车辆的路径集合。假设某物理网络中共有10个顾客节点，编号为1~10，一个车辆基地，编号为0，在满足车辆容量约束与顾客节点需求约束的条件下，此问题的一个可行解可表示为：[0-1-2-0,0-3-4-5-0,0-6-7-8-0,0-9-10-

蚁群算法详解（含例程）蚁群算法详解1.算法简介1991年意大利米兰理学院M. Dorigo提出Ant System, 用于求解TSP等组合优化问题，这是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。蚂蚁在运动过程中, 能够在它所经过的路径上留下外激素,而且蚂蚁在运动过程中能够感知外激素的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向, 蚂蚁倾向于朝着外激素强度高的方向移动.由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象: 某一路径上走过的蚂蚁越多,则后来者选择该路径的概率就越大. 蚂蚁个体之间就是通过这种信息的

参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRP1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求2. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可分为单一车场路径规划问题和多车场路径规划问题。针对单一车场条件下仅考虑车辆容量限制的路径

参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRPTS算法原理详解禁忌搜索(Tabu Search)算法及python实现邻域对于组合优化问题，给定任意可行解x，x∈D，D是决策变量的定义域，对于D上的一个映射：N：x∈D→N(x)∈2(D) 其中2(D)表示D的所有子集组成的集合，N(x)成为x的一个邻域，y∈N(x)称为x的一个邻居。候选集合候选集合一般由邻域中的邻居组成，可以将某解的所有邻居作为候选集合，也可以通过最优提取

参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRP1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求2. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可分为单一车场路径规划问题和多车场路径规划问题。针对单一车场条件下仅考虑车辆容量限制的路径规划问题前边帖子中已实现SA算法求解，本文采用SA算法对多车场条件下仅考虑车辆容量限制的路径规划问题进行求解。为了保持代码的延续性

参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRP1. 适用场景求解MDCVRP 问题车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求多车辆基地各车场车辆总数满足实际需求2. 代码分析车俩路径规划问题按照车场数量可分为单一车场路径规划问题和多车场路径规划问题。针对单一车场条件下仅考虑车辆容量限制的路径规划问题前边帖子中已实现GA算法求解，本文采用GA算法对多车场条件下仅考虑车辆容量限制的路径规划问题进行求解。为了保持代码的延续

参考笔记1. 适用场景求解CVRP车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求单一车辆基地2. 问题分析CVRP问题的解为一组满足需求节点需求的多个车辆的路径集合。假设某物理网络中共有10个顾客节点，编号为1~10，一个车辆基地，编号为0，在满足车辆容量约束与顾客节点需求约束的条件下，此问题的一个可行解可表示为：[0-1-2-0,0-3-4-5-0,0-6-7-8-0,0-9-10-0]，即需要4个车辆来提供服务，车辆的行驶路线分别为0-1-2-0,0-3-4-5-0,0-6-7-8-0,0-9

参考笔记https://github.com/PariseC/Algorithms_for_solving_VRP1. 适用场景求解CVRP车辆类型单一车辆容量不小于需求节点最大需求单一车辆基地2. 问题分析CVRP问题的解为一组满足需求节点需求的多个车辆的路径集合。假设某物理网络中共有10个顾客节点，编号为1~10，一个车辆基地，编号为0，在满足车辆容量约束与顾客节点需求约束的条件下，此问题的一个可行解可表示为：[0-1-2-0,0-3-4-5-0,0-6-7-8-0,0-9-10-0

https://mp.weixin.qq.com/s/l7fTHRye4pPBtWrlPrZ6mA1. ALNS介绍从LNS谈起LNS，即大规模邻域搜索算法（large neighborhood search）由Shaw在论文A new local search algorithm providing high quality solutions to vehicle routing problems中提出。主要的算法分为两部分：remove and insert，每次从当前的解中移除一定量的顾客（在

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0NzgyMjgwNg==&mid=2247485595&idx=1&sn=392986cc2918de2006fdfe27fe3355b6&chksm=fb49c522cc3e4c34bb1cb167773e697353e9dde8096a61780572b1ff5eefd90f52d0c5273967&scene=21#wechat_redirect1 概念1.0 什么是Neighbor