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多算法优化策略下的带时间窗物流路径规划与车辆路径优化问题研究,基于多算法优化的带时间窗物流路径规划：粒子群算法、遗传算法与模拟退火等多重策略车辆路径优化研究,基于matlab的粒子群算法求解带时间窗的物流路径规划（VRPTW）遗传算法车辆路径优化，粒子群算法车辆路径优化，模拟 火算法车辆路径优化，蚁群算法车辆路径优化，禁忌搜索算法车辆路径优化。1、以带时间窗物流路径问题（VRPTW）相关理论作为基础，结合物流运输中心条件以及客户点需求情况等，将时间窗与车辆载重量作为主要约束条件，寻求总成本的最小值；2、建立 VRPTW 的数学模型，并设计粒子群算法求解该模型；3、程序可设置配送时间窗、车辆载重上限、配送中心坐标、客户点坐标等，方便学习和推广。,基于matlab; 粒子群算法; VRPTW（带时间窗的物流路径规划）; 数学模型; 车辆路径优化。,基于多种智能算法的带时间窗物流路径优化模型与算法研究

MATLAB中的NSGA-II多目标遗传算法：简化复杂性，提高效率与收敛性的优化基准,基于MATLAB的NSGA-II多目标遗传算法：优化性能的基准，降低复杂性，快速收敛,基于matlab的Non dominated sorting genetic algorithm -II（NSGA-Ⅱ）多目标遗传算法，其优势是降低了非劣排序遗传算法的复杂性，具有运行速度快，解集的收敛性好的优点，成为其他多目标优化算法性能的基准。程序已调通，可直接运行。,基于Matlab的NSGA-II算法; 多目标遗传算法; 复杂性降低; 运行速度快; 解集收敛性好,Matlab中的NSGA-II算法：高效率多目标遗传优化基准方法

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