车辆路径优化

使用遗传算法对基本车辆路径最优化问题进行求解，以路径长度作为适应度函数，通过增加惩罚因子体现约束函数。

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。

所有上传的Matlab视频均附带完整可运行代码，操作简单，特别适合初学者；主函数为main.m，其他函数均有调用，无需额外运行结果图；Matlab版本要求为2019b，如有错误提示，按指引修改或联系博主；详细操作步骤包括将所有文件放入当前Matlab文件夹、双击打开main.m并运行程序获取结果；如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取详细信息。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理等多个领域的Matlab仿真代码集合，用于解决路径规划和无人机控制等复杂问题。这些代码提供了广泛的应用实例，帮助研究人员在各种场景下优化车辆路径，推动智能交通系统的发展。

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。

【路径规划】利用粒子群算法解决带时间窗的车辆路径优化问题VRPTW模型matlab源码.zip

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。

Autoboat项目涵盖了用于操作20英尺机器人水面船的MATLAB代码，该项目由圣克鲁斯大学在Gabriel Elkaim教授的指导下开发。虽然这些代码高度模块化，但对外部人士可能缺乏吸引力。地面站软件由QGroundControl项目提供，不包含在本存储库中。CAD文件包括机械和电气系统的设计，机械部分使用SolidWorks 2010建模，电气部分则使用Eagle 6生成电气原理图。代码部分包括Simulink和C语言，用于控制船只操作，而MATLAB和Python脚本用于数据解析和分析。项目文档存储在此目录中，主要项目代码位于Simulink 2011b模型的/Code/Primary_node/primary_node.mdl和/Code/basic_model/Boat_sim.mdl。Boat_sim.mdl提供了测试车辆/环境模型和控制器的模拟器。

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。

Matlab研究室发布的视频均附带完整可运行代码，适合初学者使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数，操作简便。适用Matlab 2019b版本，如有错误可根据提示修改，或联系博主获取帮助。运行步骤包括将所有文件放入当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行等待程序输出结果。如需更多仿真咨询或定制服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取详细信息。