车辆路径问题

针对与城市物流密切相关的双层车辆路径问题（2E-VRP）,提出了一种用来求解的混合启发式算法。该算法利用贪心算法的快速性、蚁群算法的搜索多样性以及邻域搜索算法较强的局部寻优能力来提高求解质量,加速算法

通过分析大规模车辆路径问题的特点和求解难点，从我国的配送实践出发，引入装卸频率的概念，从新的视角认识大规模车辆路径问题，建立了考虑装卸频率的车辆路径优化多目标规划模型，并设计了改进的混合遗传算法进行求

针对同时送取货车辆路径问题的研究算法进行了评述。将该问题的求解方法分为精确算法、构造型启发式、现代启发式以及并行算法四个大类。从算法的原理、性能、适用环境, 以及算法之间差异性等方面对各类算法进行了较

类神经编码粒子群算法求解周期性车辆路径问题

多车场车辆路径问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准粒子群算法易早熟、收敛速度慢的缺陷，提出了一种新的改进算法，该算法采用协同进化思想，同时在搜索陷入局部最优的情况下引入了模式搜索方法。针对多车

本文提出一种结合改进蚁群优化算法和多邻域下降搜索的混合启发式算法IACO_MND,求 解运力限制的车辆路径问题.利用改进的蚁群系统算法构造方法产生多个可行解,再将产生的解作为多 邻域下降搜索的初始解.

以下为带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）的示例代码和数据。VRPTW是在VRP基础上添加配送时间约束条件产生的一个新问题。在这类问题中，给定车辆到达目的地的最早时间和最晚时间，要求车辆必须在规定

servlet路径问题

这个是我和几个朋友学了Java的总结，里面很多东西 很好 很强大！

Java路径问题，解决Java安装及使用问题的入门级指导