了解算法之前，我们先看一下什么是算法定义：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间
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2023-11-21 09:06:51
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(Creating Genetic Algorithms With Python:)(Introduction:)Everyone knows about neural networks and Gradient Descent, but much less are familiar with unsupervised machine learning algorithms. Today I am
一、遗传算法（GA） 基本思想是种群仿照生物遗传进化，通过基因交叉、突变繁衍出子代，形成新的种群，然后根据种群中每个个体的适应值，淘汰代价较高的个体，余下个体继续繁衍。在VRP问题中具体步骤如下： （1）设定种群大小，设定繁衍代数，对所有的配送点编号，每个个体对应于所有配送点的一种排序，初始化得到初始种群； （2）通过交叉、变异操作，形成子代，与原来的父代形成新的种群； （3）根据载货量限制，确定
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2023-12-07 09:27:58
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我们选择遗传算法的经典案例——旅行商问题来介绍遗传算法的具体实现。旅行商问题给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。我们将给每个城市设定一个坐标，以此来求得每对城市之间的距离。对于图上问题，可使用Floyd算法对图进行处理，以获得每对城市之间的最短路。全局常量、变量定义const int SIZE = 1000, CNT = 1000;//种群大小和最大
Cplex求解vrp python是一个关于求解车辆路径问题（VRP）的具体应用，这里将总结如何利用Cplex在Python环境中实现该问题的求解过程，涉及环境准备、集成、配置、实际应用、性能优化以及生态扩展。
### 环境准备
在开始使用 Cplex 解决 VRP 问题之前，需要确保你的开发环境配置正确。Cplex 是 IBM 提供的一款数学优化求解器，支持多种编程语言。以下是各版本的兼容性
# 遗传算法求解车辆路径问题 (VRP)
车辆路径问题（VRP）是运输和物流领域中的一个重要问题, 其目标是规划最佳的车辆行驶路线，以最小化配送成本。在许多实际应用中，如快递配送和产品分发等，VRP都扮演着重要的角色。遗传算法作为一种强大的优化算法，能够有效地解决VRP问题。本文将为你介绍利用Python实现遗传算法解决VRP问题的基本思路，并提供相应的示例代码。
## 遗传算法简介
遗传算
文章目录vrep Remote API1.simxAddStatusbarMessage 向状态栏添加一条信息2.simxAuxiliaryConsoleClose 关闭辅助控制台窗口3.simxAuxiliaryConsoleOpen 打开辅助控制台窗口以显示文本4.simxSetJointTargetVelocity 设置非球形关节的固有目标速度。 该命令仅在关节模式处于扭矩/力模式时才有意
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2024-09-24 09:09:51
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clc;clear all;close all;rand('seed',1e5);%读取数据data_all=xlsread('data.xlsx');data_ori=xlsread('data_ori.xlsx');%参数设置global omg1;%权重1 时间成本global omg2;%权重
原创
2021-07-09 16:09:18
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利用遗传算法来求解VRP问题。遗传算法求解VRP问题的技术报告摘要：本文通过遗传算法解决基本的无时限车辆调度问题。采用车辆和客户对应排列编码的遗传算法，通过种群初始化，选择，交叉，变异等操作最终得到车辆配送的最短路径。通过MATLAB仿真结果可知，通过遗传算法配送的路径为61.5000km,比随机配送路径67km缩短了5.5km。此结果表明遗传算法可以有效的求解VRP问题。一、 问题描述1.问题描
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2023-11-17 13:51:53
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11道Python基本面试题|深入解答
13 天前
阅读本文大概需要5分钟前两天分享给大家的11道Python面试题，好多小伙伴都很积极的去思考分析，给我留言的同学非常多,非常欣慰有这么多好学的小伙伴，大家一起学习，一起加油，把Python学好。我也每天鞭策自己多学一些Python的知识，多提供一些正能量给大家，每天都进步一点点,今天我就把11道面
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2023-12-07 18:57:19
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之前一直使用 cplex， 最近也接触了 gurobi，谈谈自己对二者的优缺点感受吧。1. cplex 的优缺点使用人数最多的求解器，相关论文及论坛中关于 cplex 的问题比较多。gurobi虽然增长快，但仍然与 cplex 有一定差距。在数学建模中，cplex 不仅有自己的建模环境 Ilog，对 c， c++, java 等支持也比较充分。我发现 cplex 针对 java 有大量的类跟方法，
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2024-01-29 00:53:45
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1 简介1.1 NSGAII算法NSGA一II算法的基本思想为:首先,随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群;其次,从第二代开始,将父代种群与子代种群合并,进行快速非支配排序,同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算,根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群;最后,通过遗传算法的基本操作产生新的子代种群:依此类推,直
原创
2021-10-06 15:07:56
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车辆路径问题（VRP）最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它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。2.1带有容量约束的车辆路径问题(CVRP)该模型很难拓展到VRP的其他场景,并且不知道具体车辆的
原创
2021-07-05 16:44:29
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所谓序列，指的是一块可以存放多个值的连续内存空间，可以通过每个值所在的编号（索引）去访问他们 目录列表（可变序列）元组（不可变序列）字符串（不可变）转义字符串拼接 列表（可变序列）列表方法描述增append将元素增加到末尾insert添加到指定位置extend将序列中的每个元素追加到末尾（可以添加多个元素）删pop不带参数弹出最后一个元素、带参数指定下标值remove移除指定的元素clear删除列
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2023-09-04 17:16:59
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## 节约里程法求解车辆路径问题（VRP）
### 1. 引言
车辆路径问题（VRP）是一类经典的组合优化问题，其目标是为一组车辆规划出最优的路线，以最小化总行驶里程或成本。节约里程法是解决VRP的一种启发式算法，它利用了“节约”原理，以达到优化的效果。本文将详细介绍如何使用Python实现节约里程法求解VRP的基本步骤。
### 2. 流程概述
我们可以将实现分为以下几个主要步骤：
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车辆路径问题（VRP）车辆路径问题（VRP）最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它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。
原创
2021-07-09 15:55:20
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这个内容是转载自华中科技大学——数据魔法师团队的原创代码（Java调用cplex求解VRPTW），增加了一些注解和心得，相信站在巨人的肩膀上可以看得更远学得更快，谢谢原作者们辛苦的汗水。首先，列出VRPTW模型，如下： 其次，列出算法源码，分三个板块，具体如下：具体Java怎么调用cplex可以下载我的方法文档（链接：），下面就是具体的代码了，我在原有代码中增加了自己的理解import
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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【代码】ortools 求解 VRP问题。
原创
2023-05-06 00:13:37
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基于python语言，实现经典遗传算法（GA）对车辆路径规划问题（CVRP）进行求解。 目录优质资源1. 适用场景2. 求解效果3. 问题分析4. 数据格式5. 分步实现6. 完整代码参考 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. 求解效果（1）收敛曲线（2）车辆路径3. 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
