企业官网建设流程全解析

自己做的网站出现左右滑动条,南通网站建设报价,丽水手机网站建设,塘厦目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.部分程序 4.算法理论概述 5.完整程序 1.程序功能描述 带时间窗的多车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是 VRP的重要扩展#xff0c;其要求配送车辆在客户指定的时间窗内完成服务…目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.部分程序4.算法理论概述5.完整程序1.程序功能描述带时间窗的多车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW)是 VRP的重要扩展其要求配送车辆在客户指定的时间窗内完成服务同时需满足车辆容量、行驶成本等约束条件。蚁群优化算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式智能优化算法具有分布式计算、正反馈机制和较强鲁棒性等特点非常适合求解VRPTW这类NP-hard组合优化问题。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行3.部分程序....................................................................... %四更新信息素矩阵基于当前最优路径 bestR Route_best(jk,:); % 解码最优路径得到有效车辆路径、车辆数、总距离 [~,Ncar_best,Lall_best] func_decode(bestR,Cap,demands,T1start,T1end,Tends,Tser,dist); % 调用函数更新信息素挥发旧信息素新增最优路径的信息素 Tau func_newTau(Tau,bestR,rho,Q,Cap,demands,T1start,T1end,Tends,Tser,dist); %五打印当前迭代的最优解信息 disp([车辆数,num2str(Ncar_best),总距离,num2str(Lall_best)]); fprintf(\n) % 换行优化输出格式 % 清空路径表为下一代蚂蚁路径构建做准备 Tablezeros(Xnum,cusnum); dists(jk)Lall_best; % 记录当前代最优总距离注dists未提前定义建议先初始化 Ncars(jk)Ncar_best; % 记录当前代最优车辆数注Ncars未提前定义建议先初始化 %解码最优路径得到有效车辆路径、车辆数、总距离 [bestVC,NV,TD]func_decode(Route_best(end,:),Cap,demands,T1start,T1end,Tends,Tser,dist); func_draw(bestVC,Posxy); figure plot(1:iter_max,Cost_best,b) xlabel(迭代次数) ylabel(成本) title(各代最小成本变化趋势图) 1254.算法理论概述VRPTW可描述为存在一个配送中心和n个客户点每个客户点有确定的需求量qi、服务时间窗[ai,bi](ai为最早服务时间,bi为最晚服务时间)和服务时长si,现有m辆配送车辆每辆车的最大容量为 Q车辆从配送中心出发完成客户服务后需返回配送中心目标是规划最优的车辆行驶路径满足所有约束条件并使总行驶成本(或总行驶距离、总时间)最小。目标函数以最小化总行驶成本为例蚁群优化算法由意大利学者于1992年提出其灵感来源于自然界中蚂蚁的觅食行为蚂蚁在行走过程中会分泌一种称为信息素Pheromone 的化学物质信息素会随着时间挥发后续蚂蚁会倾向于选择信息素浓度高的路径而路径上的信息素浓度又会因蚂蚁的选择而增强——这一正反馈机制最终会引导整个蚁群找到从蚁巢到食物源的最短路径。其实现步骤如下步骤1算法参数初始化输入客户点数量n、车辆数量m、车辆最大容量Q、各客户点的需求量qi、时间窗[ai,bi]、服务时长si、节点间的距离dij、行驶时间tij和行驶成本cij ​ 。步骤2蚂蚁构建可行路径每只蚂蚁从配送中心出发按照状态转移规则依次选择下一个客户点同时满足容量约束和时间窗约束直到所有客户点都被服务最后返回配送中心。步骤3路径可行性与目标函数计算所有蚂蚁完成路径构建后需计算每条路径的目标函数值总行驶成本并筛选出可行解满足所有硬约束的路径。步骤4局部信息素更新为避免大量蚂蚁集中选择同一条路径导致算法过早收敛可在蚂蚁构建路径的过程中执行局部信息素更新。每只蚂蚁从节点i转移到节点j后立即更新路径(i,j)的信息素浓度局部更新作用是降低已选路径的信息素浓度增加蚂蚁选择其他路径概率提升算法的探索能力。步骤5全局最优路径更新在所有蚂蚁的路径中找到目标函数值最小的可行解更新全局最优路径和全局最优路径长度。步骤6全局信息素更新全局信息素更新是ACO算法正反馈机制的核心其目的是强化优质路径的信息素浓度引导后续蚂蚁向最优路径方向搜索。5.完整程序VVV关注后手机上输入程序码128