2024年10月12日 · 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），力争实现一定的目标（如车辆空驶总里程最短，运输总费用最低，车辆按一定时间到 …

2024年6月7日 · 该文介绍了车辆路径问题（VRP）的优化求解，特别是动态车辆路径问题（DVRP）。 在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试，展示了运行结果图像。

2024年1月4日 · 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学领域的一个经典问题，旨在寻找满足一系列送货或取货需求的最优车辆行驶路径。 DVRP是一个经典的组合优化问题，在物流配送、运输调度等领域有广泛应用。 它要求确定一组最优路径，使得一定数量的车辆从起点（通常是配送中心）出发，服务一系列客户点，并最终返回起点，同时满足车辆的容量限制和总行驶距离最小化的目标。 MATLAB2022a版本运行. ..............................................................

2024年3月15日 · 针对一类 动态车辆路径问题，分析 4种主要类型动态信息 对传统车辆路径问题的本质影响，将 动态车辆路径问题 (Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP) 转化为多个静态的 多车型开放式车辆路径问题 (The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP)，并进一步转化为多个 ...

遗传算法 GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以 二进制编码 的串。 并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。 然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。 这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。 选择一个群体，即选择一个串或个体的集合bi，i=1，2，...n。 这个 …

动态车辆路径问题（Dynamic Vehicle Routing Problem，DVRP）是物流与供应链管理中的一个复杂难题。 它涉及在实际操作中，根据动态变化的信息（如顾客需求、交通状况等）来优化车辆路径，以达到降低成本、提高效率的目的。

本文是在前人研究的基础上,重点对DVRP及其扩展和元启发式求解算法进行了研究,主要研究工作总结如下: (1)研究了基本DVRP问题,提出了一种改进的蝴蝶优化算法。

2021年11月8日 · 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），力争实现一定的目标（如车辆空驶总里程最短，运输总费用最低，车辆按一定时间到 …

2023年3月8日 · 该文介绍了使用MATLAB实现的遗传算法在解决旅行商问题 (TSP)、动态车辆路线问题 (DVRP)、capacitatedvehicleroutingproblem (CVRP)、带有时间窗的车辆路线问题 (VRPTW)等路径优化问题上的应用。

Being member of the VRP family, the Dynamic VRP (DVRP) has been a topic of interest in the realm of research, especially in the last decade. The steps of resolu