# PSO求解VRP问题
## 引言
VRP（Vehicle Routing Problem）是一类经典的组合优化问题，主要研究如何在满足各种约束条件的情况下，合理安排车辆的路线以最小化整体成本。PSO（Particle Swarm Optimization）是一种基于群体智能的优化算法，借鉴了鸟群觅食行为的思想。本文将介绍如何使用PSO算法来求解VRP问题，并给出Python代码示例。
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原创
2023-09-19 12:10:37
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简介 PSO(粒子群算法)是群智能算法的一种，其他的群智能算法还有蚁群算法，遗传算法等。其他的智能算法还有模拟退火。之前看过一段时间的PSO，商务智能课程最后的大作业便想用一下，刚好在github上看到有人用模拟退火解决TSP问题，而且效果不错，于是便萌生了利用PSO求解TSP问题
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2023-07-27 18:14:18
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up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时，该过程产生一个解
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2023-12-18 12:53:46
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%%%%%%%%%%%%%%PSO求解梯级水库优化调度%%%%%%%%%%%%%%%%%%------初始格式化-----------------
原创
2022-10-10 15:20:18
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# 使用PSO算法求解VRPTW问题的Python代码
## 1. 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法来解决车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）中的时间窗口问题（Time Window Problem，TWP）。我将提供一步一步的指导，并附上每一步所需的Python代码。
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原创
2024-01-02 06:04:10
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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
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2024-06-10 10:36:05
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遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来寻找问题的最优解。而VRP（Vehicle Routing Problem）则是一种典型的组合优化问题，它涉及到如何有效地安排车辆，使得满足各个客户的需求同时又要尽量减少车辆的行驶距离或时间。
在本文中，我们将介绍如何使用遗传算法来解决VRP问题，并通过Python代码示例来演示整个过程。
### 遗传算法解决VR
原创
2024-06-17 05:04:06
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此代码是我给我朋友写的，如果有人做平行机台订单接受方向或者论文，可以参考此代码，希
原创
2023-06-15 11:11:11
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简介粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法，由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来，它在许多方面都得到了改进，这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。
原创
2021-07-09 15:56:50
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1.算法描述在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时，该过程产生一个解决该问题的良好解决方案，因为粒子会聚在近似最
原创
2023-01-17 19:58:34
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收集和变化PSO算法，它可用于参考实施：#include #include #include #include #include #define rand_01 ((float)rand() / (float)RAND_MAX)const int numofdims = 30;const int n...
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2015-09-27 19:32:00
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1、粒子群优化算法概述粒子群优化（PSO, particle swarm optimization）算法是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法，该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速
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2023-08-14 15:20:56
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❃粒子群算法(particleswarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。❃同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。❃PSO的优势在于简单，容易实现
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2024-01-17 09:14:10
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1.简介粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过
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2023-07-24 16:24:48
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1、Python简介1.1 Python是什么Python是一种相当有趣的编程语言 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1.2 Pthon由来： Python的前世源自鼻祖“龟叔”。1989年，吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在阿姆斯特丹为了打发无聊的圣诞节，决心开发一个新的
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2024-04-22 21:33:31
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本篇主要内容包括XGBoost的入门教学、调参优化，将之前自己遇到的问题细心的整理一遍；XGBoost参数繁多，所以如果要调参，就一定要知道每个参数的作用于意义，因此本人十分建议在实战之前对XGBoost的理论分析有一定的了解，博主在之前写过一篇XGBoost原理与实例,里面详细的介绍了XGBoost的基本原理，有兴趣的小伙伴可以先去那里观摩一番，之后再看本篇有事半功倍的效果哦！！现简要说明下XG
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2024-08-14 08:10:01
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PSO改进系列算法简介1、引入w的PSO (标准粒子群优化算法) ：标准粒子群优化算法，引入惯性权重w，w随着迭代次数的变化而变化。 2、APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization) ：自适应粒子群优化算法，引入三种策略：参数自适应策略，精英学习策略，状态评估策略。 3、CPSO (Cooperative Particle Swarm Optimizati
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2024-03-26 05:57:18
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PSO原理
先看两个概述： 1. 2. 好了，进入主题：PSO算法是基于群体智能理论的优化算法,群体中的粒子在每次迭代搜索的过程中,通过跟踪群体2个极值:粒子本身所找到的最优解Pbest和群体找到的最优解Gbest来动态调整自己位置和速度[5, 6],完成对问题寻优,对于如下的函数优化问题maxf(x1,x2,…,xn)s. t R1j≤xj≤R2j,  
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2024-08-12 16:01:11
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详解粒子群优化算法（PSO）求解VRPTW
原创
2022-09-29 16:38:23
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导航基础粒子群算法原理算法流程算法收敛性案例：极值求解参考资料 基础粒子群算法原理PSO是一种基于群体的随机化技术，通过初始化一组随机解，通过迭代搜索最优解，PSO算法通过模拟社会，将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒具有独自的位置向量和速度向量，以及和目标函数有关的适应度，所有粒子在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来找到全局最优值. PSO模拟社会根据如下三条规
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2023-08-16 18:28:48
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