有時間窗車輛路徑問題什么是有時間窗車輛路徑問題
隨著VRP問題的不斷擴(kuò)展，當(dāng)考慮需求點(diǎn)對車輛到達(dá)時間的特定需求時，引入時間窗約束的問題便形成了有時間窗車輛路徑問題（VRP with Time Windows, VRPTW）。在基本VRP的基礎(chǔ)上，VRPTW增添了對客戶訪問時間范圍的考量。在該問題中，成本函數(shù)不僅包括行駛成本，還涉及早到客戶導(dǎo)致的等待時間和客戶所需的必要服務(wù)時間。
在VRPTW中，車輛需遵守既定的VRP限制，同時還要滿足需求點(diǎn)的時間窗口約束。這些窗口分為硬時窗（Hard Time Window）和軟時窗（Soft Time Window）。硬時窗要求車輛必須在規(guī)定時間內(nèi)到達(dá)，提前到達(dá)需等待，遲到則無法接收；而軟時窗則允許稍后到達(dá)，但若超出窗口，需進(jìn)行額外的處罰，這是硬時窗與軟時窗的主要區(qū)別。
Bodin和Solomon對VRP及其衍生問題，包括VRPTW，進(jìn)行了詳盡的概述。在生產(chǎn)實(shí)踐中，很多問題可以歸結(jié)為VRPTW的形式處理，如鋼鐵廠熱軋帶鋼軋制計劃問題就是一個具體的例子。服務(wù)行業(yè)，如郵政投遞、航班調(diào)度、公交運(yùn)營等，也頻繁遇到這樣的問題。自Savelsbergh證明VRPTW屬于NP難問題后，研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了各種啟發(fā)式算法，如遺傳算法、禁忌搜索法和模擬退火法，這些算法為解決VRPTW問題提供了創(chuàng)新工具。Thangiah和Joe分別利用遺傳算法解決VRPTW，前者的目標(biāo)是優(yōu)化總服務(wù)成本，而后者追求雙重目標(biāo)：一是使用最少車輛，二是在車輛最少的前提下，進(jìn)一步降低總成本。[1]
擴(kuò)展資料
有時間窗車輛路徑問題（vehicle routing problems with time windows，VRPTW）車輛路線問題（VRP）最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，它是指一定數(shù)量的客戶，各自有不同數(shù)量的貨物需求，配送中心向客戶提供貨物，由一個車隊(duì)負(fù)責(zé)分送貨物，組織適當(dāng)?shù)男熊嚶肪€，目標(biāo)是使得客戶的需求得到滿足，并能在一定的約束下，達(dá)到諸如路程最短、成本最小、耗費(fèi)時間最少等目的。
啟發(fā)式算法簡介
鄰域搜索類包括迭代局部搜索、模擬退火、變鄰域搜索、禁忌搜索、自適應(yīng)大鄰域搜索等。群體仿生類則有遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法和人工魚群算法。具體應(yīng)用包括使用禁忌搜索解決帶時間窗的車輛路徑問題，基于樹表示法的變鄰域搜索解決考慮后進(jìn)先出的取派貨旅行商問題，以及使用變鄰域搜索解決Max-Mean ...
不確定信息車輛路徑問題及其智能算法研究目錄
章節(jié)4和5分別探討了非實(shí)時不確定車輛路徑問題的兩種情況：隨機(jī)車輛路徑問題和模糊車輛路徑問題。這兩章詳細(xì)闡述了問題的描述、模型構(gòu)建、試驗(yàn)分析，以及每種情況的總結(jié)。章節(jié)6和7則轉(zhuǎn)向?qū)崟r不確定車輛路徑問題，具體涉及動態(tài)旅行修理員問題和有時間窗動態(tài)車輛路徑問題。這一部分詳細(xì)分析了問題的體系結(jié)構(gòu)、動態(tài)...
常見的運(yùn)籌學(xué)問題
2、VRP車輛路徑規(guī)劃問題 對一系列裝卸貨點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)穆窂揭?guī)劃，在滿足約束條件(客戶需求、車輛載重和容積、車型、車輛行駛里程、配送時間窗、配送中心數(shù)量等限制)和目標(biāo)最優(yōu)化(路程最短、成本最低、使用車輛數(shù)最少、配送時間最快等)下，將客戶的配送需求從配送中心送達(dá)客戶點(diǎn)，或從客戶點(diǎn)送回配送中心。一...
啟發(fā)式算法
鄰域搜索類 迭代局部搜索算法 模擬退火算法 變鄰域搜索算法 禁忌搜索 自適應(yīng)大鄰域搜索 群體仿生類 遺傳算法 蟻群算法 粒子群算法 人工魚群算法 算法應(yīng)用 禁忌搜索算法求解帶時間窗的車輛路徑問題 基于樹表示法的變鄰域搜索算法求解考慮后進(jìn)先出的取派貨旅行商問題...
...Generation)解決下料問題-使用ortools求解器
第四步，反復(fù)迭代直到找到最優(yōu)解為止。列生成算法廣泛應(yīng)用于大規(guī)模整數(shù)規(guī)劃問題的求解中。例如，Gilmore 和 Gomory 在1961年首次將列生成技術(shù)用于求解下料問題（Cutting Stock Problem）；Desrosiers 等人于1984年將列生成與分支定界結(jié)合以求解帶時間窗的車輛路徑規(guī)劃問題，稱之為分支定價算法（branch and ...
對于車輛路徑問題的節(jié)約里程法的簡單實(shí)現(xiàn)
節(jié)約里程法，一種用于解決車輛路徑問題的啟發(fā)式算法，尤其適用于車輛數(shù)目不確定的情況。在沒有時間窗的車輛路徑問題中，算法遵循特定步驟。首先，按照客戶列表順序，檢查連接每個客戶時的可行性。若連接后保持可行性，進(jìn)行連接；否則，從列表中移除當(dāng)前客戶對，繼續(xù)檢查下一組。為了實(shí)現(xiàn)算法，使用Python語言...
物流企業(yè)的大數(shù)據(jù)有什么用
在物流配送運(yùn)輸中，由于貨運(yùn)點(diǎn)多、客戶多、貨物種類繁多、城市交通路線復(fù)雜、運(yùn)輸服務(wù)地區(qū)內(nèi)運(yùn)輸網(wǎng)點(diǎn)分布不均勻等諸多因素的影響，同時還要滿足客戶提出的如時間窗等約束條件的要求，使得如何安排最佳路線，如何使配裝和配送路線有效搭配等，成為物流配送中的難點(diǎn)。車輛的路徑問題是一個有約束的組合優(yōu)化問題。合...
車輛路徑問題的車輛路徑問題的發(fā)展
1964年，Clark和Wright[4]一種對Dantzig-Ramse方法改進(jìn)的有效的啟發(fā)式算法Clark-Wright節(jié)約算法。正是由于以上兩篇開創(chuàng)性論文的發(fā)表，使得VRP成為運(yùn)籌學(xué)以及組合優(yōu)化領(lǐng)域的前沿和研究熱點(diǎn)課題。1969年，Christofides和Eilon應(yīng)用2-opt[5]和3-opt[6]處理車輛路徑問題。1970年，提出了兩階段方法求解車輛路徑...
時間節(jié)點(diǎn)是什么意思
此方法是克拉克（Clarke）與懷特（White）于1964年提出該方法以求解車輛巡回問題，其思想在于按節(jié)省值（較短路徑與原路徑之差）由大至小排序，在車輛容量限制下，依序?qū)?yīng)的兩顧客點(diǎn)排入路徑中，直至所有顧客都被排入路徑為止。該方法的實(shí)質(zhì)要求就是節(jié)省路線成本。Solomon于1983年將此法應(yīng)用于求解時間窗...
李青科研情況
此外，李青的研究還涉及物流與經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，如對大連市物流業(yè)對城市經(jīng)濟(jì)影響的探討，以及我國海港可持續(xù)發(fā)展和對策的研究，這些都發(fā)表在核心期刊《東北財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》上。他進(jìn)一步探討了Memetic算法在帶時間窗的車輛路徑問題中的應(yīng)用，成果發(fā)表在《遼寧師范大學(xué)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）》上。針對港口企業(yè)競爭力的...
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小店區(qū)速度： ______ 帶時間窗的節(jié)約算法,求解車輛路徑問題,是一個函數(shù)形式.你可以根據(jù)自己的問題,對其進(jìn)行修改. 給我郵箱,給你發(fā)過去!
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小店區(qū)速度： ______ 你好,簡單講是氣象條件的窗口時間、地球偏轉(zhuǎn)角度的時間等等對發(fā)射有影響的時間段.比如大風(fēng)、沙暴、低溫、云層厚度等會對發(fā)射有影響;比如地球運(yùn)轉(zhuǎn)的角度不對,會增加衛(wèi)星發(fā)射入軌道的難度,同時又耗費(fèi)燃料.時間窗口就是需要這幾方面條件同時滿足,才叫做合適的窗口.請你參考
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