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OptaPlanner源码学习-VRPTW问题计算得分
问题定义 车辆路线规划问题是一个经典的组合优化问题，也是旅行商问题的泛化。该问题的定义为： 有给定数量的客户有运输需求；为从某个固定地点出发和返回的车辆寻找一个最优路线试的可以服务所有的客户 车辆路线规划问题是NP-hard问题，一般建议求最优解的近似解。 车辆路线规划问【路径规划】基于遗传算法求解多中心带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab代码
1 简介 在分析时间窗的惩罚函数基础上,建立了带有时间窗的多配送中心车辆调度模型,针对模型设计了两阶段求解算法,先通过扫描算法把客户化分到不同的配送中心负责配送,然后采用遗传算法求解带有时间窗的多配送中心的车辆调度模型,最后,结合算例仿真计算验证了算法的有效性. 现有【路径规划】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）matlab代码
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算【路径规划】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）matlab代码
1 简介 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算【路径规划】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）matlab代码
1 简介 车 辆 路 径 问 题 ( Vehicle Ｒouting Problem，VＲP) 是一类经典的组合优化问题。一般指对一系列的客户点组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件 ( 如货物需求量、车辆容量限制等) 下，达到一定的目标 ( 如距离最短、费 用 最 少 等) ，带 时 间 窗 车 辆Python调用Cplex求解VRPTW问题
文章参考了ZhaoDongqiang（C++调用cplex求解VRPTW模型），补充了在Jyputer编辑器中用Python调用Cplex求解VRPTW问题，修正了模型中的小错误，具体如下： 目录 1 VRPTW数学模型 2 Python调用Cplex求解 2.1 调用所需的库 2.2 初始化参数 2.3 调用docplex建模 2.4 求解结果 3 结语 1 V【VRP问题】基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW（多约束）matlab源码
1 数学模型 (1)有关模型的说明和假设 1)模型中的已知量有：各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量，各需求点的物料的到达时间要求，配送中心到各需求点的最短行驶距离，各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现，需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的，且各需求点需要的物如何实现一个高效的启发式算法？（VRPTW篇）
上一期大家的反馈还不错，希望小编多多写写这种类似心得的文章。刚好小编最近也要学新东西了，打算把之前学的东西都整理一下写写，希望给大家带来一点小小的帮助吧~所以今天还是基于上一篇的主题，不过今天讲讲VRP加上了TW之后的算法实现，如何去除冗余。 如果大家觉得还不错的，可以在末尾打branch and price求解VRPTW问题代码详解
一、前言 记得公众号很久之前推出过一个branch and price的概念推文，后来小编找到了部分（不完整）的代码，经过研究以后补齐了这部分代码，能够运行以后也分享了给大家。详情可以看： 干货 | 10分钟带你掌握branch and price（分支定价）算法超详细原理解析） 干货 | Branch and Price算法求解VRPTW干货 | 10分钟教你使用Column Generation求解VRPTW的线性松弛模型
内容纲要前言 VRPTW Description Column Generation Illustration Code References 00 前言 此前向大家介绍了列生成算法的详细过程，以及下料问题的代码。相信各位小伙伴对Column Generation已经有了一个透彻的了解了。如果不熟悉的请再回去复习一下：干货 | 10分钟带你彻底基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW（多约束）matlab代码
1 数学模型 (1)有关模型的说明和假设 1)模型中的已知量有：各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量，各需求点的物料的到达时间要求，配送中心到各需求点的最短行驶距离，各需求点互相之间的最短运输距离。 2)现场调查发现，需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的，且各需求点需要干货 | Branch and Price算法求解VRPTW问题（附JAVA代码分享）
前两天小编刚忙完手头上的事情，闲了下来，然后顺便研究了一下Branch and Price的算法。刚好，国内目前缺少这种类型算法的介绍和代码实现，今天就给大家分享一下咯。代码出自国外一个大神@author mschyns之手。代码没有写调用模块，这一部分是小编后续补上去的，以便大家能运行（真是太贴心啦呜【VRP问题】基于粒子群算法求解VRPTW模型matlab源码
基本介绍 粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)是一种基于群体搜索的处理连续或者离散空间内优化问题的算法。 粒子群算法使用在解空间中不断移动的粒子作为寻优的群体，每个粒子具有位置和速度两个属性(位置和速度的维数和解空间的维数相同)，粒子的位置代表了某个可行CW节约算法构造VRPTW初始解（附MATLAB代码）
前几天有小伙伴后台问我能不能写一个求解VRPTW问题的代码，我想了一下，还是在一种构造CVRP问题初始解的启发式方法续集（附matlab代码）这篇文章写的代码基础上修改，注意小编同样只是构造VRPTW的初始解，后续如何对初始解进行优化，小编还需琢磨一段时间。VRPTW与CVRP的区别就是配送中心与顾客大规模邻域搜索（LNS）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）（附MATLAB代码）
本文引用Shaw P. Using Constraint Programming and Local Search Methods to Solve Vehicle Routing Problems[M]// Principles and Practice of Constraint Programming — CP98. 1998.刘小兰, 郝志峰, 汪国强, et al. 有时间窗的车辆路径问题的近似算法研究[J]. 计算机集成制造CPLEX-分支定界算法调用cplex求解VRPTW
前面讲了Cplex直接求解VRPTW的模型，下面我们在分支定界算法中调用Cplex来求解VRPTW 1、分支定界算法 （1）定义： （2）求解过程： 1）确定一个下界（初始解LB），上界定为无穷大UB 2）把初始问题构建一个节点加入优先队列 3) 判断队列是否为空，如果为空跳转至7，否则取出并弹出队首元素，计算该节点的干货 | 10分钟教你用column generation求解vehicle routing problems
OUTLINE 前言 VRPTW description column generation Illustration code reference 00 前言 此前向大家介绍了列生成算法的详细过程，以及下料问题的代码。相信各位小伙伴对column generation已经有了一个透彻的了解了。今天我们在来一点干货，用column generation求解vehicle routing