## LNS解决VRPTW问题的Python代码实现
### 1. 整体流程
下面是解决VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）问题的LNS（Large Neighborhood Search）算法的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化问题数据和解决方案 |
| 2 | 设置初始解 |
|
原创
2023-11-20 07:57:30
260阅读
# 混合车型车辆路径问题与粒子群优化算法
## 引言
车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是一类经典的组合优化问题，广泛应用于物流配送、运输与供应链管理等领域。在实际场景中，我们常常会面临多种类型车辆的情况，例如，卡车和小型配送车共同进行配送。这种情况下，我们需要解决的是混合车型车辆路径问题（Mixed Vehicle Routing Problem, MV
# 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。
##
原创
2024-01-02 06:04:10
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为了迎合和满足现代化的市场需求，我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR，前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫，包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能，现在我们踏入了人脸识别的领域，目前也正在测试视频平台的人脸识别功能，如果大家感兴趣可以翻阅我们以前的博文了解一下，欢迎大家关注。我们使用python进行AI识别测试，具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的
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2023-11-23 17:54:54
49阅读
# 混合绿色车型 VRPTW PSO 实现指南
在解决混合绿色车型的 VRPTW（时间窗口车辆路径问题）使用粒子群优化（PSO）算法时，我们需要按照一定的步骤有条不紊地进行。本文将逐步指导你完成这一过程，包括必要的代码示例和详细解释。
## 整体流程
下面的表格概述了实现过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 了解问题定义与建模 |
| 2 |
人工神经网络在近年来大放异彩，在图像识别、语音识别、自然语言处理与大数据分析领域取得了巨大的成功，而长短期记忆网络LSTM作为一种特殊的神经网络模型，它又有哪些特点呢？作为初学者，如何由浅入深地理解LSTM并将其应用到实际工作中呢？本文将由浅入深介绍循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的基本原理，并基于Pytorch实现一个简单应用例子，提供完整代码。1. 神经网络简介1.1 神经网络起源人
带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW） 车辆路径规划问题是运筹学中经典的NP难问题，本文将选取其变种问题，结合实际生产中遇到的配送问题进行综合考虑，给出了相应的解决算法。一、VRP问题车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)一般指的是：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例如：货
# 蚁群算法求解VRPTW问题的探索
在物流和运输领域，车辆路径优化问题是一个重要的研究方向，其目标是有效地规划车辆的行驶路线，以降低运输成本并提高服务质量。其中一个复杂的变种是“有时间窗的车辆路径规划问题”（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）。本文将探讨如何使用蚁群算法来解决这一问题，并展示相应的Python代码示例。
## 什
原创
2024-10-28 06:53:47
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# 实现西尔斯问题 (VRPTW) 的 Python 教程
西尔斯问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）是一类经典的组合优化问题，广泛应用于物流与运输领域。本文将带你一步一步实现这个问题，包括对问题的理解、建模、编码以及结果分析。
## 1. 流程概述
我们可以按照以下步骤来实现 VRPTW：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-08-18 07:39:51
58阅读
import random
class Particle:
def __init__(self, dim):
self.position = [random.uniform(-10, 10) for i in range(dim)]
self.velocity = [random.uniform(-1, 1) for i in range(dim)]
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2024-04-13 12:13:23
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今天小编带大家了解一种群体仿生类算法：蚁群算法。我们以VRPTW为例，介绍蚁群算法与之对应的操作流程，并在文末附上小编原创代码，供大家学习交流。 蚁群算法解决VRPTW目录：蚁群算法简介蚁群算法与VRPTW代码测试笔记总结代码下载 蚁群算法简介蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)一种群体仿生类算法，灵感来源于在蚂蚁觅食的过程。学者们发现，单个蚂蚁的行为比较简单，但是
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2024-01-22 05:33:37
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TSP问题clc;clear;
m=50;%蚂蚁个数，即自变量个数50组（一组解集），最好是城市数量的1.5倍
Alpha=1;%信息素重要程度参数，一般取值范围[1,4]
%启发式因子值越大，蚂蚁在选择以前走过的路径可能性越大搜索随机性减弱
%越小，容易过早陷入局部最优解
Beta=5;%启发式因子重要程度参数，5最好
Rho=0.1;%信息素蒸发系数
%过小时,则表示以前搜索过的路径被再次选择
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2024-06-27 20:13:10
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用Python群算法求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。这一问题的复杂性在于车辆在运输过程中必须遵守特定的时间窗限制，这样的约束条件让优化过程更具挑战性。
## 背景描述
车辆路径问题 (VRP) 是运筹学和计算机科学领域中的经典问题，而带时间窗的车辆路径问题 (VRPTW) 是其一个重要改进版本。VRPTW旨在找到一组车辆从一个或多个基地出发，到达多个客户
旧码新说~
原创
2021-06-17 23:30:53
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一、初探遗传算法k，先看维基百科对遗传算法所给的解释：遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用
在插电式混合动力中，很多人不明白P0、P1、P2、P3、P4是怎么回事，首先P指的就是位置，指的是一般电驱系统中，电驱模块摆放的位置。一般来讲，P0就是48V大功率BSG，P1就是电驱模块在发动机内部，与曲轴相连，P2是在发动机和变速箱之间，P3是变速箱末端，P4就是后桥上。而帕萨特PHEV就是采用了时下普遍使用的P2结构，这种结构比较简单，并且成本控制的非常不错，整体的效果也非常出色。
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2024-01-31 16:50:55
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VRPTW是什么鬼？定义VRPTW是个什么鬼呢？是VR嘛？要买3D眼镜才能搞的研究？VRPTW的全称是vehicle routing problems with time windows，翻译为有时间窗的车辆路径问题，是VRP问题的变种。简单描述一下：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
原创
2021-04-13 11:28:18
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内容简介纪念毕设，同时弥补了上个遗传算法的漏洞，虽然这次没有优化遗传算法的性能，但是遗传算法的思想和功能表现出来了。毕设做的是多起送点，多目标的配送路线优化，硬时间窗，三种货物或以下。目标函数追求：1总体花费时间最短，2总的发车价格、油费与冷藏车电费最少，1与2之间有权值并可以更改。代码可更改的范围较大，在此说明：需求点与起送点可以自己确定，也可以依靠下方代码收集；目标函数可更改，在代码前提供了参
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2024-09-20 19:42:34
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⛄一、VRP简介1 VRP基本原理 车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)是运筹学里重要的研究问题之一。VRP关注有一个供货商与K个销售点的路径规划的情况，可以简述为：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例如：货物的需求量与发货量，交发货时间，车辆容量限制，行驶里程限制，行驶时间限制等），
装箱问题(Bin Packing Problem)装箱问题即搬家公司问题。一个搬家公司有无限多的箱子，每个箱子的承重上限为W，当搬家公司进入一个房间时，所有物品都必须被装入箱子，每个物品的重量为wi (i=1,...,m)，规划装箱方式，使得使用的箱子最少。此文及所有本博客中的博文均为原创,本博客不转发他人博文，特此声明。 实例一个海运公司有若干货轮, 一个货轮的最大载重量4000吨,
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2024-06-19 07:39:36
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