1.引言VRP问题指车辆路线优化问题，一般而言，有一个或多个供应点，多个需求点有不同的货物需求，分析如何组织货车在这些需求点中进行配送从而达到总里程最小、配送时间最短、总成本最低等目标。VRP问题普遍被认为是NP问题(多难问题)，目前有许多关于该问题的研究，并衍生出了更多的相关问题，比如VRPTW问题(带时间窗的车辆路线问题)、CVRP(简单的车辆路线问题)、VRPDP问题(追求最佳服务时间的车辆

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带时间窗的单配送中心车辆调度与路径优化问题(VRPTW)Matlab遗传算法求带时间窗的单配送中心车辆调度与路径优化问题(VRPTW)实例问题描述：现有一配送中心向14个客户点配送牛奶。

二、各种算法求解TSP问题1.遗传算法2.蚁群算法3.禁忌搜索算法4.模拟退火算法总结前言旅行推销员问题（英语：Travellingsalesmanproblem,TSP）是这样一个问题：给定一系列城市和每对城市之间的距离

1.简介物流分配中心选址问题是指一定数量的客户,它们有不同数量的货物需求,有一定数量的备选中心作为配送中心。配送中心向客户提供货物的配送服务,现需要选择合适的配送中心位置（选址数量一定）或合适的配送中心数目和位置（选址数和位置同时优化）,目标是使得在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、物流成本最小等目的。2.实例现有50个客户点（序号为1-50）和10个可供配送选址点（序号为1

Matlab遗传算法求带时间窗的单配送中心车辆调度与路径优化问题(VRPTW)：低配版现有一配送站（序号为0）和16个客户点（序号为1-16），它们有不同数量的货物需求，每个客户点的需求量和要求的最早配送时间和最晚配送时间

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2分1423.4KB2013-08-11运输问题中的遗传算法用matlab实现的源代码~方案一的程序编码函数主文件：fctio[Xp,LC1,LC2,LC3]=CLBGA8(M,Pm)%%%陈璐斌编程，

5分10539.0KB2013-05-20首先描述了遗传算法的基本原理和算例流程的相关基础知识，然后采用遗传算法进行具体数学规划问题的求解步骤，最后用MATLAB程序实现并给出了仿真结果图及对应分析。

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文章前言：其实很多优化算法PSO，GA，GWO等等算法，都有一些相似之处，只要学会其中一种优化算法用在神经网络的框架结构，再把其他的优化算法依葫芦画瓢套进去即可。

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主体内容转载自https://blog.csdn.net/qq_37192800/article/details/80514696,本文仅新增部分配图，及添加部分描述文字内容、段落、颜色效果。版本号版本号（在软件、硬件行业均存在该概念，本文以软件行业为例说明），顾名思义，系统、jar包、软件的标识号。版本号通常以数字形式呈现，因为数字信息通俗易懂（格式：主版本号+次版本+（修正版本号build-可

源：http://zwustudy.iteye.com/blog/1711763http://blog.csdn.net/dadahacker/article/details/6162940评：对版本号的意义加以说明。Alpha：Alpha是内部测试版,一般不向外部发布,会有很多Bug.除非你也是测试人员,否则不建议使用.是希腊字母的第一位,表示最初级的版本，alpha就是α，beta就是β，al

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1、GA：（generalavailability）GeneralAvailability，正式发布的版本，国外通常用GA来标识release版本，GA版本是开发团队认为该版本是稳定版（有的软件可能会标识为

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然后看到动态的VRP问题大都是采用启发式算法，比如：蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等。然后就找了蚁群算法进行了仿真，看到了最后的效果。但是其中的原理尚未完全搞明白。

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