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Benders分解(Benders Decomposition)算法：算法原理+具体算例
使用JAVA调用MATLAB算法程序方式——使用复杂算例进行完整说明，包括参数传递
使用Java调用Matlab算法程序的方法有多种，在这里介绍一种在实际平台开发中较为方便做法：将MATLAB脚本程序打jar包，再使用Java程序调用。 一、处理MATLAB脚本 1.处理算法程序脚本，将其封装为函数形式 SpringBoot项目开发人员不一定也同时负责MATLAB算法程序的编写，而是使用已有的MA改进差分进化算法求解容量受限的车辆路径（CVRP）问题MATLAB代码
▎仿真实验差分进化算法求解增加了大规模邻域搜索算子，使用算例为与论文一致的数据集（A-n32-k5），测试结果如下，与论文效果一致和数据集与给出最优解（opt-A-n32-k5）已知，并能更加快速的找到最优解。<<左右滑动查看图片>>▎总结本篇推文代码求解一般规模的测试算例可以快速得到较好结果，但如果改进差分进化算法求解容量受限的车辆路径（CVRP）问题MATLAB代码
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教学需要，最近录制了“车辆路径问题优化算法Matlab编程视频”，视频和资源连接地址，欢迎爱好者学习和提意见。 后面有时间会陆续添加 第01讲 车辆路径问题概述... 3 第02讲 CVRP节约里程法Matlab编程实现... 4 2.1 问题描述... 4 2.2 算例数据... 4 2.3 C-W节约算法简介... 5 2.4 C-Palabos算例解读：cavity3d.cpp From /codesByTopic/externalMacroscopicVariables/
我们要想做理想的LBM模拟，往往中间涉及到很多其他操作，比如外部变量，耦合等等，这个算例提供了很好的展示。 从int main看起， 定义了变量，lattice1，lattice2，边界条件后，通过cavitySetup将其初始化。 接下来定义了lattice2RhoBarJparam，显然它就是我们可以操作的地方。 MultiScalarField番茄路径优化系统介绍-专注于算法与路径优化VRP
前言 大家好，最近消失了一阵子。因为这两周一直在折腾一款产品。事情是这样的，此前搞算法一直是和命令行打交道基本上，搞得心烦，然后前阵子上头条偶然看到一些前端框架做的系统，感觉还挺好看的，也蛮有趣的。于是就跃跃欲试想尝试下新的东西，加上此前不是做了很多算法嘛，有了一定的基础积累前景理论的直觉模糊多属性决策及matlab
一、决策步骤 二、算例分析 5个方案，6个属性，直觉模糊决策矩阵 matlab程序如下：