物流调度
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【2013苏北赛C题参考文献】带时间窗的关联物流运输调度问题的混沌粒子群算法研究
【2013苏北赛C题参考文献】带时间窗的关联物流运输调度问题的混沌粒子群算法研究 -
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【2013苏北赛C题参考文献】考虑不确定因素条件下带回程取货的车辆路径问题研究
【2013苏北赛C题参考文献】考虑不确定因素条件下带回程取货的车辆路径问题研究 -
MATLAB实现的智能车辆路径时间窗优化调度系统
该项目利用混合遗传算法解决带时间窗约束的车辆路径问题（VRPTW），支持多车辆路径规划与载重量优化，确保客户点服务时间符合时间窗要求，适用于物流配送调度场景。 -
基于遗传算法的多场景多旅行商TSP路径规划系统
本系统是一个集成多种复杂约束条件的旅行商问题求解平台，通过遗传算法实现全局最优路径的搜索与优化。系统全面涵盖了四种核心应用场景：首先是单旅行商基于坐标计算模式，利用欧几里得距离处理二维空间的点位规划；其次是单旅行商基于距离矩阵模式，支持非对称或预定义的复杂成本路径优化。在更高级的多旅行商（mTSP）模块中，系统实现了多旅行商单出发点模式，即多个执行者从同一中心出发并返回，完成对离散任务点的全覆盖与负载均衡；以及多旅行商多出发点模式，模拟了多仓库或多基地的协同作业逻辑。项目针对路径规划中的排列约束，专门设计 -
基于遗传算法的集装箱布局优化系统
本项目旨在解决复杂物流场景下的集装箱堆放与布局最优化问题。系统以10个集装箱为处理对象，每个集装箱均被预先指定了特定的目标平台层数（第一层或第二层）。核心功能通过编写自定义的遗传算法程序，将集装箱的编号序列作为染色体进行编码。程序首先利用随机化操作生成初始种群，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异机制，对集装箱的装载顺序进行全局搜索。在运算过程中，算法会严格遵循集装箱编号与层数（1, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 2）的对应约束关系，通过打乱原始序列并重新排列，寻找能够满足特定优化目 -
模拟退火算法TSP路径规划系统
本项目利用MATLAB平台开发了一套用于解决旅行商问题（TSP）的模拟退火算法。其核心功能是针对给定的多城市坐标点，寻找一条总行程最短的闭合回路，确保每个城市被访问且仅被访问一次。 在实现过程中，系统首先生成初始解并计算路径总代价，通过随机扰动（如交换、移位或逆转操作）产生邻域新解。 算法引入了物理退火过程中的Metropolis准则，赋予系统在迭代过程中以一定概率接受劣质解的能力，这种随机特性使得算法能够有效跳出局部最优陷阱，最终收敛到全局最优或近优解。 程序内置了参数动态调整机制，包括初始温度设置、冷
