Autoboat项目MATLAB车辆路径代码的开发与文档来源

这是一份能在Matlab环境下运行的源代码，用于解决单个供应点多个需求点、多车辆配送并返回配送中心的车辆路径优化问题。

matlab分时代码项目05.00.15版本转换存在关键问题。了解sdk-linux-am57xx-evm-04.03.00.05转换问题及其解决方案。联系李雄获取详细信息。

车辆动力学-纵向分析是OpenVD项目的重要组成部分。

Matlab开发：编辑器文档栏中的文件名根据路径进行颜色标记。

本项目提供了面部图像超分辨率的完整代码与文档。项目文件夹“FYP”内的内容简述如下： 文件说明- 数据集：包含面部图像的数据集，用于训练和测试。- 文档：包含演示幻灯片、中期报告及最终报告，详细记录项目进展。- GUI：项目的图形用户界面（GUI）示例。- gui.py：基于Python的GUI脚本。 源代码- src：包含深度学习与机器学习的源代码。- deep-learning：基于Python实现的CNN和GAN模型代码。- machine-learning：包括PCA、LLE和SR的C++代码实现。- machine-learning-gui：将PCA、LLE和SR集成到一个演示用的EXE文件中。 工具- crop.py：裁剪图像为不同尺寸。- down.py：对图像进行降采样。- norm.py：实现面部检测与对齐功能。 以上内容为面部图像超分辨率的基本工具和代码示例，适用于深度学习和图像处理的相关研究。

利用MATLAB编程，研究并应用蚁群算法优化车辆路径问题，探索其在实际应用中的效果与潜力。

探讨如何利用遗传算法解决车辆路径问题(VRP)，并提供基于Matlab的算法实现。 车辆路径问题是物流领域的核心问题之一，其目标是在满足一系列约束条件下，找到最优的车辆路线安排方案，以最小化运输成本或距离。遗传算法作为一种元启发式算法，具有全局搜索能力强、易于实现等优点，被广泛应用于解决VRP问题。 在Matlab中实现基于遗传算法的VRP问题求解，通常需要完成以下步骤： 问题建模: 定义VRP问题的具体约束条件，如车辆载重限制、客户需求、时间窗口等，并构建相应的数学模型。 遗传算法设计: 编码方案: 选择合适的编码方式表示解空间，例如二进制编码、实数编码等。 适应度函数: 定义评价解优劣的标准，例如总运输成本、总行驶距离等。 遗传算子: 设计交叉、变异等算子，用于生成新的解。 选择策略: 根据适应度值选择优秀的个体进入下一代，例如轮盘赌选择、锦标赛选择等。 算法实现: 利用Matlab编写遗传算法代码，并设置算法参数，如种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。 结果分析: 对算法求解结果进行分析，评估算法性能，并可视化最终的车辆路径方案。 通过以上步骤，可以利用Matlab实现基于遗传算法的车辆路径问题求解，为物流配送等实际问题提供优化方案。

在本视频中，基于MATLAB的粒子群算法解决带时间窗的车辆路径规划问题，目标是实现总成本最低。具体内容包括： 1. 代码压缩包包含主函数：main.m；调用函数为其他m文件，运行结果无需额外效果图； 2. 兼容MATLAB 2019b版本，运行中如有错误可根据提示调整，若有问题请联系博主； 3. 运行步骤：将所有文件放入MATLAB当前文件夹，双击打开main.m文件并点击运行，即可得到结果； 4. 如需进一步咨询，欢迎私信博主，提供完整代码、期刊复现、MATLAB定制程序等服务。

这是Jorge Bartera发布的代码修改，扩展Dijkstra算法，使其能够返回所有与最短路径相等的路径。