# VRP节约里程的Java实现
## 引言
在物流和运输管理中，车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）一直是一个重要的研究课题。VRP的目标是优化车辆的行驶路线，以减少运输成本和时间。传统的解决方案往往涉及复杂的数学建模，但随着计算机技术的发展，采用编程技术来解决这一问题变得越来越普遍。本文将介绍一种基于Java的简单VRP实现，并探讨其如何节约里程和成本。
原创
2024-09-22 07:36:05
143阅读
## VRP节约里程的研究与实现
在现代物流和运输管理中，车辆路径规划（Vehicle Routing Problem, VRP）是一个非常重要的研究领域。有效的车辆路径规划不仅可以节约运输成本，还能提高服务效率。本文将着重介绍VRP的一个常见变种——节约里程问题，以及如何通过Java编程实现它。
### VRP的定义
车辆路径规划问题（VRP）主要是指如何在一定的约束条件下，合理安排运输车
原创
2024-09-21 07:50:31
102阅读
节约里程法简介节约里程法，又称C-W算法 、节约算法或节约法，是由Clarke和Wright于1964年首次提出的，用来解决VRP问题，是重要的物流算法，是用来解决运输车辆数目不确定的问题的最有名的启发式算法。节约里程法核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小的幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行方式和串行方式两种。利
转载
2023-10-06 20:24:19
466阅读
在物流管理中，车辆路径问题（VRP）是一个经典的组合优化问题，可以帮助企业在满足客户需求的同时，最大限度地减少运输成本。尤其在面对客户不断增长的发货需求时，合理优化送货路线显得尤为重要。为了有效解决这一问题，我选择使用节约里程法，这是一种基于启发式的方法，能够快速找到近似最优解。接下来，我将详细记录在 Java 环境中通过节约里程法求解 VRP 的过程。
### 背景定位
在我参与的一个物流项目
节约里程法求解CVRP问题1. 节约里程法简介节约里程法（CW算法）是针对VRP问题开发的一个贪婪算法，基本思想是不断优先将合并后距离节约最大的线路进行合并，节约里程法分为两种：序贯法和并列法，两者基本思想一样，区别在于计算过程中处理线路的顺序，序贯法是一辆车一辆车的装，而并列法是允许并行装车。两种方法很难评价优劣，在不同的数据集上存在不同的优劣表现。节约算法的详细介绍可以看这里。2. C-W算法
转载
2023-11-10 09:54:36
377阅读
## 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：
|
为了有效应对车辆路径规划（VRP）问题，许多企业希望实时优化运输线路，以减少不必要的行驶里程，提高整体效率。在此背景下，Python的节约里程法（Savings Algorithm）成为一种被广泛应用的解决方案。本文将详细记录使用Python节约里程法解决VRP问题的过程，包括问题的背景、现象、原因以及解决方案等环节。
## 问题背景
在物流和运输行业，车辆的行驶路径直接关系到运营成本和服务质
节约里程法—单配送中心CVRP求解一、算法思想 节约里程法，顾名思义，是根据里程的节约值的大小来规划线路的。假设有一个单配送中心以及10个客户节点构成的配送系统，在满足载重约束的情况下，计算最少的车辆数和最短的总路径长度，如果用节约里程法进行求解，其算法思想解析如下：1、首先将10个点分别和配送中心连线构成一个环路，计算从配送中心出发到达该点并回到配送中心的总里程。2、然后，从任意点开始，做节点的
转载
2023-10-19 09:11:16
459阅读
众所周知，节约里程法是一种贪婪算法，虽然求解质量比不上蚁群或者遗传算法，但是在求解精度要求不高的情况下，却可以快速求解得到一个接近最优的满意解。正因为如此，节约里程法很多情况下和其他启发式算法进行结合，由节约里程法快速计算得到的可行解作为启发式算法的初始解。下面由我来详细讲解节约里程法的算法思想和求解思路一、算法思想节约里程法，顾名思义，是根据里程的节约值的大小来规划线路的。假设有一个单配送中心以
转载
2023-11-18 16:18:29
226阅读
0、前言 TSP问题是VRP问题最早的一个雏形，也就是我们常说的邮递员问题，从邮局出发，选出合适的路线，使一个邮递员所走的总路程最短，一个最简单的约束就是每一个点都要访问到，不难看出，旅行商问题(Traveling Saleman Problem,TSP)是VRP的特例！TSP和VRP问题都为NP-hard！启发式算法是目前常用解决NP问题的算法，而Ortools工具包的求解器就是基于启发式算法开
转载
2024-06-24 10:23:12
158阅读
文章目录考试题选择题填空题简答题应用题参考答案一、单项选择题二、填空题三、简答题四、应用题参考资料考试题张海藩，吕云翔. 软件工程（第4版）学习辅导与习题解析
试卷（一）（满分100 分）
考试时间： 120 分钟（ 可根据具体情况适当调整）选择题一、单项选择题（每题2 分，共20 分）CMM 表示（）。A. 软件过程成熟度模型B. 软件配置管理C. 软件质量认证D. 软件重用选A，CMM(Cap
转载
2024-09-19 19:44:31
125阅读
接上一篇问题假设有一个单配送中心以及10个客户节点构成的配送系统，在满足载重约束的情况下，计算最少的车辆数和最短的总路径长度，如果用节约里程法进行求解，其算法思想解析如下：1、首先将10个点分别和配送中心连线构成一个环路，计算从配送中心出发到达该点并回到配送中心的总里程。2、然后，从任意点开始，做节点的合并，即将相邻的两个点的两条子路径合并成一条子路径，合并后的环路的总里程一定比原来两条子路径的总
转载
2024-02-21 11:52:13
253阅读
# 节约里程算法 Java
节约里程算法（Mileage Optimization Algorithm）是一种用于计算最佳路线和减少行驶里程的算法。它在物流和交通领域有重要的应用，通过优化路线，减少行驶里程，可以节省燃料成本、减少二氧化碳排放，并提高运输效率。本文将介绍如何使用Java实现节约里程算法，并给出相应的代码示例。
## 算法原理
节约里程算法基于图论的最短路径算法，主要分为以下几
原创
2024-01-12 08:02:21
175阅读
## Java节约里程算法坐标实现教程
### 1. 算法介绍
在实现“java节约里程算法坐标”之前，首先我们需要了解这个算法的具体流程和步骤。该算法主要用于计算两个经纬度坐标之间的直线距离。
### 2. 整体流程
下面是整件事情的流程，我们可以用表格展示具体的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取起始点和终点的经纬度坐标 |
| 2 | 根据经
原创
2024-01-31 09:24:45
39阅读
一、使用Ajax的主要原因 1、通过适当的Ajax应用达到更好的用户体验; 2、把以前的一些服务器负担的工作转嫁到客户端，利于客户端闲置的处理能力来处理，减轻服务器和带宽的负担，从而达到节约ISP的空间及带宽租用成本的目的。 二、引用 Ajax这个概念的最早提出者Jesse James Garrett认为: Ajax是Asynchronous JavaScript and XML的
车辆路线问题(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。 VRP问题有很多子问题：the capacitated vehicle routing problem
转载
2024-08-12 20:33:02
115阅读
车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是物流和运输领域中的一个重要问题，它涉及如何安排一组车辆高效地服务一组客户，同时满足各种约束条件，如车辆容量、服务时间窗口和车辆数量等。节约里程法（Savings Method）是由Clarke和Wright在1964年提出的一种经典的启发式算法，用于求解VRP问题。本文将介绍节约里程法的基本原理、实施步骤以及在VRP中的应用
转载
2024-07-22 11:16:19
565阅读
一、简介基本思想行时通过这一条弧。迭代步骤二、源代码cleartest=xlsread('Test.xlsx',1);A=test(:,2:4)';% A=[50 19 49 49 53 85 33 59 33 82 70;50 16 92 30 42 90 74 32 23 59 41;0 1.15 1.34 0.53 1.79 1.47 0.01 0.95 0.26 1.21 0.69]; rong=3; m=size(A,2);c=zeros(m,m);for j=1
原创
2021-11-08 10:11:14
308阅读
一、简介基本思想行时通过这一条弧。迭代步骤二、源代码cleartest=xlsread('Test.xlsx',1);A=test(:,2:4)';% A=[50 19 49 49 53 85 33 59 33 82 70;50 16 92 30 42 90 74 32 23 59 41;0 1.15 1.34 0.53 1.79 1.47 0.01 0.95 0.26 1.21 0.69]; rong=3; m=size(A,2);c=zeros(m,m);for j=1
原创
2021-11-08 10:11:17
801阅读
一、简介基本思想行时通过这一条弧。迭代步骤二、源代码cleartest=xlsread('Test.xlsx',1);A=test(:,2:4)
原创
2022-04-07 14:54:49
706阅读
