目录1.VRP回顾1.1最小化最长的单一路径2.CVRP问题3.VRPTW4.参考资料 1.VRP回顾车辆路径问题是旅行商问题的推广。在VRP中，目标是为向不同地点交付货物或服务的车队找到最优路线集。VRP最初是由Dantzig和Ramser在1959年提出的。与TSP类似，VRP也可以用分配给边缘的距离的图来表示。如果您试图找到一组总距离最小、对车辆没有附加约束的路线，那么最优解决方案是将所有
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2024-07-01 12:52:22
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VRP 问题VRP 问题也叫车辆路径问题，可以看成旅行商问题的推广 有N辆车，都从原点出发，每辆车访问一些点后回到原点，要求所有的点都要被访问到，求最短的车辆行驶距离或最少需要的车辆数应用领域快递公司 - 给司机分配送货线路 拼车软件 - 为司机分配接送乘客的路线常见的限制要求车辆具有可携带的最大重量或数量司机需要在指定时间窗口内访问某位置点的访问顺序等VRP问题的求解NP Hard问题，即使只有
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2024-01-28 14:32:13
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1 内容介绍随着市场经济快速发展和现代技术的不断演变,现代物流业也得到了空前的发展.在物流配送活动的各个环节中,配送路径优化对企业提高服务质量,降低物流成本,提高经济效益起到至关重要的作用.蚁群优化算法作为群智能算法的典型代表,在路径规划求解中表现出良好的效果.本文研究了带容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),并采用蚁群优化算法进
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2023-06-13 21:32:33
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今天整理了一下以前写过的一个遗传算法求解车辆路径问题的程序（C#写的），发上来和大家分享一下，有误的地方还请各位指点。1、车辆路径问题： 车辆路径问题可以描述为：在一个存在供求关系的系统中，有若干台车辆、若干个配送中心和客户，要求合理安排车辆的行车路线和出行时间，从而在给定的约束条件下，把客户需求的货物从配送中心送到客户，把客户供应的货物从客户取到配送
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2024-09-10 22:55:46
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采用cplex求解VRPTW问题VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）是一类涉及到多个配送点、多辆车辆的路径规划问题，每个客户有一定的数量需求和时间窗口，需要在规定时间内配送到指定地点。Cplex是一种高效、强大的数学优化求解器，能够解决复杂的VRPTW问题。Cplex求解VRPTW问题的方法通常包括以下步骤：1.建模：将VRPTW问题转化
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2023-12-20 16:23:44
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论文：《Efficient Trajectory Planning for Multiple Non-holonomic Mobile Robots via Prioritized Trajectory Optimization》 Juncheng Li 最近看到了好多用这种套路作轨迹优化的，无人机也有，无人车也有，单车也有，多车也有：初始路径-->安
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2023-08-28 12:05:43
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文章目录1.基本概念2.问题描述3.数学建模4.实例设计5.编程及效果展示：6. 总结 1.基本概念车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是指一定数量的客户,它们有不同数量的货物需求,有一个配送中心向客户提供货物的配送服务,由一个车队来负责,现需要规划合适的行车路线,目标是使得在客户的需求得到满足,并能在一定的约束下如车辆容量等的限制,达到诸如路程最短、成本最小、
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2023-11-30 16:30:25
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目录一、引入图论 二、图的基本概念与数据结构1.基本概念 2.图与网络结构1.邻接矩阵表示法 2.稀疏矩阵表示法三、最短路径问题1、迪杰斯特拉（Dijkstra）算法2、贝尔曼-福特（Bellman-Ford）算法3、弗洛伊德（Floyd）算法一、引入图论 图论起源于18世纪
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2024-08-01 17:37:15
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前言：以2015年发表在期刊《MATHEMATICAL GAME THEORY AND APPLICATIONS》上的文章《Strong Coalitional Equilibrium in a Transportation Game》为学习资料，学习关于车辆路径模型的合作博弈。以下是本人对文献内容的一些粗浅理解，由于本人英文阅读水平有限，可能对文献理解的不到位，对VRP合作博弈问题感兴趣的人员可
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2024-09-03 16:44:46
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车辆路径优化是解决物流中运输环节效率问题的方案和方法。最近在学习车辆路径优化问题，这个问题虽然很普遍，但是没有一篇文章能够让我对问题有个全面的了解，尤其是解决方法，需要查阅很多论文才能整理全，经过一段时间的整理，把一些要点给写了下来。车辆路径问题存在很长时间了，经过多代人的研究，目前在算法上已经比较成熟。但是由于各种限制，我国在物流领域还没有大规模的应用，这可能跟我国的信息化水平有关；首先因为算法
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2024-01-17 13:58:07
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自动驾驶中的路径规划是一种顶层导航问题的上层模块，主要通过一系列车道级引导规划，解决车辆从起点位置移动至终点位置。一般的路径规划与控制模块外围是交通预测模块，其输入是感知到的环境信息，包含如车道线、道路曲率、道路障碍物、交通标志牌等环境静态信息，亦或是道路移动车辆信息（如速度、加速度、距离等）；而路径预测得到的输出信息包含时间信息以及空间信息，预测可以优化感知模块输出，或者对决策/规划模块输入到物
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2024-08-19 17:19:45
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2021.03.18更新 上传仿真坏境和代码 由于config文件忘记上传了，内容直接贴在文末啦。注意：因为加了opencv目标跟踪的 CSR-DCF 函数，所以第一次跑代码要在显示窗口上手动圈一下要跟踪的小车。（圈的不好会影响 CSR-DCF 的效果） 网络框架
vrep仿真环境
训练结果
不同
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2023-12-21 15:40:49
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摘要车辆路径问题（VRP）是研究最深入的组合优化问题之一，针对其提出了许多模型和算法。 为了解决现实VRP应用程序中涉及的复杂性，不确定性和动态性，已将机器学习（ML）方法与分析方法结合使用，以增强跨不同问题解决方案的问题表述和算法性能。 但是，相关论文散布在几个传统的研究领域中，它们具有非常不同的，有时是令人困惑的术语。 本文介绍了混合方法的首次全面综述，该方法结合了分析技术和ML工具来解决VR
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2024-01-03 23:14:51
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声明：文章是从本人公众号中复制而来，因此，想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友，可关注我的公众号：强盛机器学习，不定期会有很多免费代码分享~ 目录效果展示：改进策略详解：改进点1：立方映射初始化种群改进点2：蝴蝶优化策略改进点3：正余弦搜索策略改进点4：高斯扰动策略参考文献
启发式算法启发式算法：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计用途一般用于解决NP-hard问题，其中NP是指非确定性多项式 常用的算法有：模拟退火算法（SA）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）、人工神经网络（ANN）NP Hard问题，可行时间内在各空间中找到全局最优解的可能性很小
大规模车辆路径问题的深度强化学习算法研究思维导图算法设计预训练模型设计Transformer模型设计编码器编码器原理图第一层：扩维嵌入操作第二层：线性回归扩维第三层：注意力层，由两部分组成KQV模型—注意力层机制最重要的组成部分：解码器context—上下文：将有用的信息进行整合① 上下文节点context （VRP问题在DRL用c表示）：② query 作为需要被访问的上一层向量，通过 进行初
车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）
什么是车辆路径问题 车辆路线问题（VRP）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。 旅行商问题（Traveling Saleman Problem,
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2023-06-13 21:33:51
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今天整理了一下以前写过的一个遗传算法求解车辆路径问题的程序（C#写的），发上来和大家分享一下，有误的地方还请各位指点。1、车辆路径问题： 车辆路径问题可以描述为：在一个存在供求关系的系统中，有若干台车辆、若干个配送中心和客户，要求合理安排车辆的行车路线和出行时间，从而在给定的约束条件下，把客户需求的货物
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2023-10-27 23:44:29
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## 如何实现多车辆路径规划算法 Python
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你学习实现多车辆路径规划算法 Python。在这篇文章中，我将指导你完成整个流程并提供每一步所需的代码示例。
### 流程步骤
首先，让我们来看一下整个实现多车辆路径规划算法的流程。下面是一个简单的表格展示：
```mermaid
erDiagram
CAR --|‾‾‾|DRIVER
原创
2024-06-29 05:49:00
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双层规划模型的车辆路径优化问题模型python代码
在现代物流管理中，车辆路径优化问题（VRP）是一个关键的研究领域，特别是在多层次决策环境下的双层规划模型。该模型帮助企业在满足客户需求的同时，优化货物配送路径，从而降低运输成本和时间，提高整体效率。
> “车辆路径优化不仅提升了客户满意度，还为企业节省了可观的运营成本。”—— 行业分析报告
随着电商、快递等行业的发展，货物配送要求越来越高，
