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车辆路径优化

本科毕业生设计(论文)1毕业设计(论文)题目:蚁群算法在车辆路径优化中的应用姓名夏彬彬学号0910312134所在学院湖北工业大学专业班级09计职1班指导教师宗欣露日期2013年5月8日本科毕业生设计...1基于遗传算法的车辆路径问题研究基于遗传算法的车辆路径问题研究中文摘要中文摘要:近些年物流作为

车辆路径优化Tag内容描述:

1、退火算法 9 3.1.3 遗传算法. 9 3.1.4 粒子群优化算法 10 3.1.5 神经网络算法 11 第四章 基于蚁群算法系统开发基本思想 11 4.1 物流配送的问题描述. 11 4.2 数学模型的建立. 12 4.3 约束条件. 12 4.4 优化目标. 13 4.5 优化配送路线的蚁群算法. 13 4.5.1 基本思想. 13 4.5.2 算法实现 14 4.6TSP 问题概述. 15 4.7 基于蚁群算法求解旅行商问题(TSP)的基本流程. 15 4.8 VRP 相关问题论述. 18 第五章 蚁群算法的改进 . 19 5.1 问题描述. 19 5.2 最大最小蚁群算法. 20 5.3 蚁群算法的其他改进策略. 21 第六章 软件实现 24 6.1 功能要求 24 6.2 总体设计. 24 6.3 软件架构 25 6.4 测试文档 25 第七章 总结语 26 参考文献 28 摘要:摘要:本文所要探讨的物流配送路径优化问题,是基于改进蚁群算法的物流最优 路径选择系统,算法实际上是正反馈原理和启发式算法相结合的一种算法。
该软 件采用 C+语言编写,用 Qt 做界面,可在 W。

2、 3.3 关于时间窗的宽度. 8 第四章第四章 计算原理及流程图计算原理及流程图 9 9 4.1 算法原理 . 9 4.2 流程图 .11 第五章第五章 计算过程计算过程 1111 5.1 计算各点对间连接的费用节约值 .11 5.2 构造线路 . 12 第六章第六章 算法的总结与分析算法的总结与分析 1515 6.1 处理其他的约束 . 15 6.2 算法的进一步讨论 . 15 6.3 算法的推广 15 6.4 结论 16 附录一附录一 代码设计代码设计 1818 1 第一章第一章 课程设计的目的及意义课程设计的目的及意义 运输组织学是交通运输类专业的一门必修专业课,通过理论教学环节, 是同学们了解公路运输的基本理论和基本方法, 并可以初步掌握公路运输企业生 产组织管理的基本理论、基本方法,使同学们具备进行公路运输企业组织管理的 基本知识。
课程设计是理论教学环节的延伸。
是对学生们的一次实战演练,通过课程设计, 以检验和提高学生运用所学理论知识解决实际问题的能力, 使学生较全面和系统 的实践交通运输组织的基本理论,方法和技能,初步具备运用现代化科学方法进 行公路运输生。

3、PDF外文:http:/www.bisheziliao.com/p-134058.html中文span style=&qu。

4、小,究其原因就是大家对手工编程不重视,对宏程序不熟悉。
其实手工编 程是自动编程的基础,宏程序是手工编程的高级形式,是手工编程的精髓,也是 手工编程的最大亮点和最后堡垒。
同时编制简洁合理的数控宏程序,有着非常重 大的现实意义,既能锻炼从业人员的编程能力,又能解决自动编程在生产实际工 作中存在的不足。
关键词:关键词:宏程序 刀具路径 加工精度 黄石理工学院 毕业设计(论文) 2 A Abstractbstract With the development of modern manufacturing technology in our country , the wide usage of CNC machine tools and increasing number of workers engaging in this , more and more attention has been put on the NC process . the precision of the process and production effction largely depend o。

5、对配送车辆进行优化调度 ,有利于提高物流经济效益、实现物流科学化。
本文主要对单车场非满载无时间窗的车辆路径问题和动态车辆路径问题进行了研究。
论文首先对现有车辆优化调度问题归类 分析。
然后对车辆路径问题的传统求解算法的基本思想、性能、适用性进行了分析 ,在此基础上提出了采用扫描法和遗传算法相结合的启发式算法来求解物流配送车辆优化调度问题的思想。
在对遗传算法中的选择操作、邻域结构操作进行改进的基础上 ,提出了一种求解车辆路径问题的自适应遗传算法。
应用 C 语言编程进行实例计算 ,结果表明改进的遗传算法明显增强了群体演化的质量 ,提高了算法的收敛速度 ,得到了问题的满意解。
与传统遗传算法相比 ,扫描法和改进遗传算法的结合 ,其优化能力、运行效率、可靠性均有一定的提高。
最后论文在对动态行驶时间车辆路径问题 进行建模的基础上 ,尝试采用扫描法和改进遗传算法相结合的方法对此类问题进行求解 ,在保证客户服务水平的要求下 ,取得了比较好的结果。
关键词 : 物流车辆路径问题 ; 扫描法 ; 遗传算法 Abstract:Recent years, 。

6、职 1 班 指导教师 宗欣露 日 期 2013 年 5 月 8 日 本科毕业生设计(论文) 2 摘 要 许多实际工程问题可以抽象为相应的组合优化问题, TSP 问题是作为所有组合优化问题的 范例而存在的,它已成为并将继续成为测试组合优化新算法的标准问题。
从理论上讲,使用穷举法可以求解出 TSP 问题的最优解;但是对现有的计算机来说,让它在如此庞大的搜索空间中寻求最优解,几乎是不可能的。
所以,各种求 TSP 问题近似解的算法应运而生了,本文所描述的蚁群算法( AC)也在其中。
目前已出现了很多的启发式算法,而蚁群算法作为一种新型的启发式算法,已成功地应用于求解 TSP 问题。
蚂蚁通过分泌信息素来加强较好路径上信息素的浓度,同时按照路径上的信息素浓度来选择下一步的路径:好的路径将会被越来越多的蚂蚁选择,因此更多 的信息素将会覆盖较好的路径;最终所有的蚂蚁都集中到了好的路径上。
蚂蚁的这种基于信息素的。

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