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蚁群算法解决车辆最优路径问题
- 蚁群算法解决车辆最优路径问题，供大家学习交流用了！这个是很不错的代码，功能齐全！,Ant colony algorithm to solve the optimal vehicle routing problem, for we learn to use the! This is a very good code, a full-featured!
VRP.rar
- 车辆路径问题的蚁群算法VRP -2opt,vrp
ant
- 本代码用蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题-The code with ant colony algorithm with time window of vehicle routing problem
VRP
- 这是基于vc ++和车辆路径优化的蚁群算法，希望对大家有所帮助！-ant colony algorithm for VRP
成功的蚁群
- 能够运行起来的matlab代码，解决车辆路径问题，程序能够跑起来，对学习车辆路径问题有所帮助(Matlab code that can run, solve the vehicle routing problem, the program can run, help to learn the vehicle routing problem)
matlab_vrp(1)
- 首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但
ACATSP
- 旅行商问题(Traveling Saleman Problem，TSP)是车辆路径调度问题(VRP)的特例，由于数学家已证明TSP问题是NP难题，因此，VRP也属于NP难题。旅行商问题（TSP）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，简称为TSP问题，是最基本的路线问题，该问题是在寻求单一旅行者由起点出发，通过所有给定的需求点之后，最后再回到原点的最小路径成本(Traveling salesman Problem ('ll Saleman Problem, TSP) is a special case
蚁群算法程序(matlab)
- 基于蚁群算法的物流配送问题：研究如何规划各车辆的路径及任务分配，使得在不违反时间窗的前提下，总走行成本（距离）最少。(Logistics distribution problem)
64142411VRP
- 本算法采用了基于蚁群算法的遗传算法对车辆进行调度，车辆能够找到最优路径，实现最短时间调度，实验验证了算法良好。(The algorithm uses a genetic algorithm based on ant colony algorithm to schedule the vehicle the vehicle can find the optimal path to achieve the shortest time scheduling experiments show that t
NewAntProject
- 经典蚁群算法,用来解决基于蚁群算法的一些生活应用，例如TSP,车辆路径等问题(The classical ant colony algorithm is used to solve some living applications based on ant colony algorithm, such as TSP, vehicle routing and so on.)
蚁群算法（路径规划程序）
- 蚁群算法是一种群智能算法，也是启发式算法。基本原理来源于自然界蚂蚁觅食的最短路径原理。蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。(Ant colony algorithm is a population intelligent algorithm,
蚁群算法
- 蚁群算法的代码实现，主要是针对车辆路径优化VRP 问题的实现(The vehicle routing problem with ant colony optimization algorithm)
AntColonyOptimization-TSP
- 蚁群算法作为新发展的一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法，它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等优点，本算法用来解决最短路径问题，并在TSP旅行商问题上取得较好的成效。同时也可以在他领域如图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类进行参考。(Ant colony algorithm is a newly developed bionic optimization algorithm that simulates the ant colony intel
vrp
- 首先实现一个ant蚂蚁类，用此蚂蚁类实现搜索。 算法按照tsp问题去解决，但是在最后计算路径的时候有区别。 比如有10个城市,城市1是配送站，蚂蚁搜索的得到的路径是1,3,5,9,4,10,2,6,8,7。 计算路径的时候把城市依次放入派送线路中, 每放入一个城市前，检查该城市放入后是否会超过车辆最大载重 如果没有超过就放入 如果超过，就重新开始一条派送路线 …… 直到最后一个城市放完 就会得到多条派送路线 这样处理比较简单可以把vrp问题转为tsp问题求解 但
蚁群算法matlab
- 利用蚁群算法求解车辆路径优化问题，实用的matlab代码(Using ant colony algorithm to solve vehicle routing optimization problem,Practical matlab code)
antcolony蚁群算法客户时间窗车辆路径问题
- 蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题，所用软件：Matlab。结果有：路径图和配送路线以及迭代次数图，能解决带时间窗的车辆路径问题VRPTW。MAC系统可用。
蚁群算法
- 用蚁群算法求解车辆路径问题，matlab语言程序(Ant colony algorithm for VRP)
aco
- 采用改进的蚁群智能算法，得到车辆最短路径问题快速有效的局部最优解。(The improved ACO to obtain the shortest path problem vehicle fast and effective local optima.)
蚁群算法求解VRPTW问题matlab代码
- 用于车辆路径问题优化，提高物流运输路线效率，节省成本(It can be used to optimize the vehicle routing problem, improve the efficiency of logistics transportation routes and save costs)
ACATSP
- 利用蚁群算法来解带时间窗的车辆路径问题，matlab编程(Using ant colony algorithm to solve vehicle routing problem with time window, matlab programming)