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车辆最优路径算法问题
myouuu
2009-07-10 01:00:03
现有一配送中心,订单数若干,车辆数量若干,有容量限制,要运送的客户若干,求最优车辆配送路径。
希望高手给点提示,分不够可在加分。
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车辆最优路径算法问题
现有一配送中心,订单数若干,车辆数量若干,有容量限制,要运送的客户若干,求最优车辆配送路径。 希望高手给点提示,分不够可在加分。
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cheng_fengming
2009-07-12
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可以把详细的数据写出来 ,然后找个运筹学高手帮忙分析一下!
showjim
2009-07-12
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题目与时间无关,好像是求装载货物的车的最小路程总数。这个问题感觉要求最优解难度太大,最算只求与路程无关的货物最优装载方法都是难度很高的问题。楼主最好自己根据实际情况采取相对贪婪的算法,不要去找什么最优解了,先解决问题要紧。
丈八涯
2009-07-12
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计算路径就需要知道个客户之间的路径信息。
客户比较多,可以对客户按省或县划分区域,先配送区域内客户,再跨区域陪送。还可以考虑构建多个配送中心提高运输效率和服务水平。
路径信息可能可以从某些机构处买到。软件的优化策略跟所面向的公司的规模,业务的规模也是有关系的。
国内有一些大学的老师做这样的软件,没用过不知道怎么样。
一般这种软件效率好的价格不会低了,几百万上千万的都有,可以查一下资料,输配送的费用在企业成本中的比例就决定了软件的价值。
myouuu
2009-07-11
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[Quote=引用 5 楼 g_idea 的回复:]
求若干车辆运输路径的最优
目标基本是不可能的了.
这个问题的求解涉及到的东西太多了,如:
车辆的出发到达时间限制,卡车运行时间限制,工人工作时间限制,同一路径交叉装卸,还有是否回路及回路配货...
每个题目处理好都够发论文的了,想要能够回帖说明白那不太可能.
还是1楼说的建议:查下资料吧.
[/Quote]
汗!!
之前也看了一点别人发表的论文,算法。看的不怎么懂。。
我家有个酒水配送中心,看那一大堆送货单。只有及其熟悉地图的司机能排出具体的各个车辆的路径。
人工求路径肯定有些失误。
想解决下。刚开始试着根据地图客户点。生成一张邻接矩阵图。
还没下手,头就大了。几百家客户,关系更是复杂的要命。
头大!!!
丈八涯
2009-07-11
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求若干车辆运输路径的最优
目标基本是不可能的了.
这个问题的求解涉及到的东西太多了,如:
车辆的出发到达时间限制,卡车运行时间限制,工人工作时间限制,同一路径交叉装卸,还有是否回路及回路配货...
每个题目处理好都够发论文的了,想要能够回帖说明白那不太可能.
还是1楼说的建议:查下资料吧.
myouuu
2009-07-10
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[Quote=引用 3 楼 fztjava 的回复:]
没有明白具体意思
[/Quote]
客户地址分布也就是个图的结构。
客户订单数量>若干车辆的总容量时。
求若干车辆运输路径的最优。
fztjava
2009-07-10
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没有明白具体意思
丈八涯
2009-07-10
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可以肯定一点是最优路径是不可能的.
楼主这个是只有一个配货中心,这样相对比较容易一些.
路径计算属于TSPTW问题,这个是可以得到最优计算结果.
另外注意车的容量限制,以及货物如何选择合并算法.
bolink5
2009-07-10
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这是算法问题啊
LZ还是查下资料吧
基于遗传
算法
的
车辆
优化调度与成本最小化:考虑多配送中心与供应惩罚的Matlab完整代码,基于遗传
算法
的
车辆
优化调度:考虑多因素成本的完整Matlab代码实现,求解多配送中心
最优
路径
问题
,基于遗传
算法
的
基于遗传
算法
的
车辆
优化调度与成本最小化:考虑多配送中心与供应惩罚的Matlab完整代码,基于遗传
算法
的
车辆
优化调度:考虑多因素成本的完整Matlab代码实现,求解多配送中心
最优
路径
问题
,基于遗传
算法
的
车辆
优化调度-matlab代码 考虑供应过剩惩罚、供应不足惩罚成本、
车辆
路径
成本和
车辆
固定使用费用,以总成本最小为优化目标,采用遗传
算法
进行求解
最优
路径
。 完整代码适用于多配送中心
最优
路径
问题
,配送
问题
。 ,基于遗传
算法
;
车辆
优化调度; 供应过剩惩罚; 供应不足惩罚成本;
路径
成本; 固定使用费用; 总成本最小化; 多配送中心;
最优
路径
问题
; 配送
问题
。,基于遗传
算法
的
车辆
调度优化-MATLAB代码实现
避免
车辆
路径
拥塞的动态蚁群
算法
避免
车辆
路径
拥塞的动态蚁群
算法
典型路况下无人驾驶
车辆
局部
路径
规划
算法
:基于RRT
算法
与B样条拟合的智能轨迹规划及剪枝技术,典型路况下无人驾驶
车辆
局部
路径
规划
算法
详解:基于RRT
算法
最优
轨迹规划,结合地图修改与B样条拟合技术,最终实
典型路况下无人驾驶
车辆
局部
路径
规划
算法
:基于RRT
算法
与B样条拟合的智能轨迹规划及剪枝技术,典型路况下无人驾驶
车辆
局部
路径
规划
算法
详解:基于RRT
算法
最优
轨迹规划,结合地图修改与B样条拟合技术,最终实现轨迹剪枝及最终
路径
生成。,典型路况下无人驾驶
车辆
局部
路径
规划
算法
,可修改地图,根据rrt
算法
规划
最优
轨迹,利用B样条进行拟合,剪枝,最终形成最终轨迹 ,关键词:无人驾驶
车辆
; 局部
路径
规划
算法
; 修改地图; RRT
算法
;
最优
轨迹; B样条拟合; 剪枝; 最终轨迹,无人驾驶
车辆
局部
路径
规划
算法
:RRT与B样条拟合剪枝优化轨迹
改进遗传
算法
求解交通
最优
路径
的实现 (2009年)
针对在现实生活中的智能交通诱导系统中求解实时
最优
路径
问题
,根据实时交通信息,以
车辆
周转时间最短,提高路网道路运行效率为目标建立模型。在基本遗传
算法
中引入了一种新的带染色体交叉控制策略得到改进遗传
算法
,并配合循环交叉,来求解实时
最优
路径
。通过实验结果来说明该方法的是有效的。
避障
最优
路径
系统研究
运用MATLAB建立车道障碍模型,通过各种
算法
,在MATLAB环境下设计
车辆
避障预警系统早已成为各大汽车厂商和研究所的核心,其规划
路径
的
算法
却大相径庭。通过对比3种常用
算法
在相同环境下
路径
规划,对其时间和空间上的特性进一步分析,得出规划
算法
是否
最优
。通过对比
算法
,可最大程度上减少
路径
规划的时间,得出
最优
的规划
路径
。最后通过对群智能
算法
的设置参数进行改进,从而优化传统
算法
,并通过设定函数验证论证结果。
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