一、apriori算法产生商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。Agrawal从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——Apriori算法。 沃尔玛从上个世纪90年代尝试将Aprior算 法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。1.1、如何寻找？在历史购物记录中，一些商品总是在一起购买。但人看上去不是那么的直观的，而是隐
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2024-08-09 18:17:20
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LRU算法（java实现）2019/12/22修正算法导入一、虚拟存储器的基本工作情况二、页面置换算法算法分析算法设计一、实现栈：二、实现主类：三、盲目分析四、敲代码算法源码及运行结果算法总结 2019/12/22修正 期末要做课设，回顾之前敲过的代码，用随机序列跑程序的时候出现了问题，在此说明。 &n
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2024-07-26 17:42:28
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项目地址车辆路径问题 （Vehicle Routing Problem，以下简称VRP问题）最早由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，是运筹学中一个经典问题。VRP问题主要研究物流配送中的车辆路径规划问题，是当今物流行业中的基础问题。VRP问题的主要研究对象是以下问题：有一个配送中心，每天需要向若干配送点配送货物，配送中心有若干辆车可用于配送。已知配送中心和各配送点的位置，请问如何设
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2024-04-24 15:16:56
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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
一、LRU算法介绍LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，常用于页面置换算法，为虚拟页式存储管理服务。LRU算法的提出，是基于这样一个事实：在前面几条指令中使用频繁的页面很可能在后面的几条指令中频繁使用。反过来说，已经很久没有使用的页面很可能在未来较长的一段时间内不会被用到。这个，就是著名的局部性原理。此外，LRU算法也经常被用作缓存淘汰策略。二、实现方式最常见的实现
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2024-01-03 22:29:56
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# 车辆路径规划问题（VRP）算法及其Python实现
车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是物流与运输领域中的一个经典优化问题。其目标通常是为一个或多个车辆找到最佳的行驶路线，以达到最低的运输成本或时间，满足客户需求。这类问题在实际应用中非常广泛，尤其是在快递、食品配送和公共交通等场景下。本文将介绍VRP问题的基本算法，并提供Python代码示例。
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车辆路径优化问题变体及数学模型一、旅行商问题（Travelling salesman problem，TSP）TSP问题数学模型TSP问题求解二、车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）三、带容量约束的车辆路径优化问题（Capacitated Vehicle Routing Problem，CVRP）CVRP问题求解四、带时间窗车辆路径优化问题（Vehicle Ro
# VRP问题及其Python求解算法
## 一、什么是VRP问题？
车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是一个经典的组合优化问题，广泛应用于物流和配送领域。VRP旨在寻找一组最佳的配送路径，以最小化运输成本、时间或者距离，同时满足一系列约束条件，例如车辆载重、客户需求等。
## 二、VRP问题的基本概念
VRP问题可以简化为：有一组客户（地点），每
%%清空环境变量
clear all
clc
%%导入数据
load citys_data.mat
%%计算城市间相互距离
n = size(citys,1);
D = zeros(n,n);
%计算城市两两之间的距离
for i =1:n
for j =1:n
if i~=j
D(i,j)=sqrt(sum( ( citys(i,:) - city
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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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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# 使用 Python 实现遗传算法解决 VRP 问题
## 引言
车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是物流配送领域的经典问题。使用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）来解决 VRP 的基本思想是模仿自然选择和遗传变异的过程，以找到优化的解决方案。本文将逐步教你如何用 Python 实现遗传算法来解决 VRP 问题。
## 流程概述
在编程求解VRPTW问题之前，首先要明白并完成VRP问题的编程，也就是说VRPTW问题是在VRP问题的进一步计算，也就是根据VRP路径进一步计算时间惩罚成本。那么VRP具体是怎么编程的？这个我在上一篇博客里有介绍，如果你不会，先把上面一篇博客内容搞明白。那么VRP问题搞明白了之后，VRPTW就十分简单了。也就是像计算汽车载货量一样，对配送时间进行计算，配送时间包括车辆在路径的行驶时间，以及车辆在客
查找---BF算法(1) 第一次听说BF算法，是被人称作’男朋友算法’。。。。。。BF算法，即Brute Force算法，为一种暴力算法，至于其他想了解的可以自行百度。 算法思想 从上文中所说的暴力算法我们就可以了解到BF算法是将所有目标字符串中的子串与需查
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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# 用Python实现VRP问题的蚁群算法
## 引言
车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是一个经典的组合优化问题，广泛应用于物流、运输和配送等领域。其目标是最小化车辆行驶的总成本。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种利用自然界蚂蚁觅食行为来解决优化问题的启发式算法，具有良好的全局搜索能力。本文将介绍如何用Pyth
贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的是在某种意义上的局部最优解。1. 贪心算法思想贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有
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2024-09-17 13:35:49
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大自然有种神奇的力量，它能够将优良的基因保留下来，从而进化出更加强大、更加适合生存的基因。遗传算法便基于达尔文的进化论，模拟了自然选择，物竞天择、适者生存，通过N代的遗传、变异、交叉、复制，进化出问题的最优解。遗传算法看似神奇，但实现思路却较为简单。本文先跟大家介绍遗传算法的基本思想，然后用遗传算法来解决一个实际问题，最后给出遗传算法的代码实现和解析。废话不多说，现在就开始吧～遗传算法在开始之前，
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2024-02-23 13:01:17
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# 实现Java VRP代码教程
## 1. 流程概述
在实现Java VRP（Vehicle Routing Problem）代码的过程中，需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义问题 |
| 2 | 创建模型 |
| 3 | 添加变量 |
| 4 | 设置约束 |
| 5 | 设置目标函数 |
| 6 | 求解问题 |
## 2. 具
原创
2024-05-20 03:59:05
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