论文研究蜂群优化算法在车辆路径问题中的应用.pdf

论文研究-基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题.pdf,  研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策

带时间窗的多车场车辆路径问题在基本车辆路径问题的基础上增加了“多车场”与“时间窗”两个约束条件，是一个典型的NP难解问题。将粒子群算法应用于带时间窗的多车场车辆路径优化问题，构造了一种适用于求解车辆路

针对动态车辆路径问题DVRP（DynamicVehicleRoutingProblem）的优化问题，提出一种改进算法。该算法在分析路径寻优问题的局部特性的基础上，利用变邻域搜索算法VNS（Variab

通过对现有文献中需求信息不确定的动态车辆路径问题，在不确定需求预测和求解算法的基础上，建立了多维数据层客户需求预测方法和前摄性实时控制方法，讨论了潜在客户的响应准则。以总运输成本最小为目标，构建了引入

蜂群算法在TSP问题上的参数改进，李峰磊，丁海军，在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上，本文对蜂群算法中的关键参数进行了理论分析，并改进了算法对局部最优解的控制机制。

使用MATLAB编写的免疫优化算法求解选址配送问题的方法和步骤，详细介绍了算法原理和实现过程。通过实验结果分析，证明了该算法在选址配送问题中的优越性和有效性。此外，还向读者提供了相关资源下载和实现思路

论文研究-不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题的遗传算法.pdf,  给出了不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题(VRPTW)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出不同的车辆数,实现VRP

考虑城市高校校区分散、教职工通勤安全、高校和教职工双方利益及道路路况影响校车行驶速度等因素，建立高校校车联营的协同车辆路径问题模型。充分利用蚁群优化算法和遗传算法的优势，引入了平滑机制和混沌搜索机制，

在车辆导航中，地图匹配算法通过筛选正确道路来计算和显示车辆行驶的正确位置并校正车载定位系统的误差。基于神经网络的自适应确定性地图匹配算法便是其中的一种，但该方法运算量大，不能够适应实时性要求。对确定性

某知名大学（上海交大）硕士论文，很有学习价值，请大家好好利用，且不要用于商业用途，仅供学习参考，否则后果自负。