首页下载资源后端"基于遗传算法的电动汽车带充电桩路径规划问题研究:考虑软时间窗、时间窗惩罚、多目标点及车辆充电策略",遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划VRPTW问题具有的功能 软时间窗,时间窗惩罚,多目标点

ZIP"基于遗传算法的电动汽车带充电桩路径规划问题研究:考虑软时间窗、时间窗惩罚、多目标点及车辆充电策略",遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划VRPTW问题具有的功能 软时间窗,时间窗惩罚,多目标点

IvNdPqSfmw144.27KB需要积分:1

资源文件列表:

遗传算法求解带充电桩的.zip 大约有10个文件
  1. 1.jpg 137.95KB
  2. 文章标题使用遗传算法求解带充电桩的电.txt 2KB
  3. 文章标题遗传算法在求解带充电桩的电动汽车.doc 2.4KB
  4. 遗传算法在带充电桩的电动汽车路径.txt 1.89KB
  5. 遗传算法在带充电桩的电动汽车路径规划问题中.doc 2.01KB
  6. 遗传算法在带充电桩的电动汽车路径规划问题中.txt 2.67KB
  7. 遗传算法在带充电桩的电动汽车路径规划问题中的.txt 1.77KB
  8. 遗传算法求解带充电桩的电.html 12.92KB
  9. 遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划问题.txt 3.37KB
  10. 遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划问题一.html 12.67KB

资源介绍:

"基于遗传算法的电动汽车带充电桩路径规划问题研究:考虑软时间窗、时间窗惩罚、多目标点及车辆充电策略",遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划VRPTW问题 具有的功能 软时间窗,时间窗惩罚,多目标点,充电,遗传算法 生成运输成本 车辆 路线 带时间窗,注释多,matlab程序 代码有详细注释,可快速上手。 ,关键词:遗传算法; 电动汽车路径规划; VRPTW问题; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 充电; 运输成本; 车辆路线; 代码注释。,"遗传算法在电动汽车带充电桩的VRPTW路径规划中的应用"
文章标题遗传算法在求解带充电桩的电动汽车路径规划 VRPTW 问题中的应用
引言
随着电动汽车的普及和智能交通系统的发展带充电桩的电动汽车路径规划问题VRPTW已经成为
一个热门的研究领域在这个问题中需要解决的关键问题是如何在考虑车辆运输成本时间窗
间窗惩罚多目标点以及充电等条件的基础上利用遗传算法求解最优的路径规划方案本文将重点
讨论遗传算法在求解这类问题中的应用以及如何使用具有软时间窗多目标点充电等功能的遗传
算法来生成运输成本车辆路线等方面的解决方案
遗传算法在 VRPTW 问题中的应用
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法可以用于求解各种复杂的优化问题 VRPTW 问题中
遗传算法可以通过模拟生物进化过程中的选择交叉和变异等操作来寻找最优的路径规划方案
1. 遗传算法的功能
遗传算法在求解 VRPTW 问题时具有以下功能
1软时间窗遗传算法可以处理软时间窗约束即在一定范围内允许偏离预定时间窗但会受到
时间窗惩罚的影响
2时间窗惩罚遗传算法可以考虑到时间窗惩罚因素即在超出预定时间窗后会产生额外的运
输成本或惩罚
3多目标点遗传算法可以处理多个目标点的问题即需要在多个地点之间进行路径规划
4充电遗传算法可以考虑到电动汽车的充电需求在路径规划中考虑充电站的位置和充电时间
2. 生成运输成本车辆路线
通过遗传算法的优化可以生成运输成本最低车辆路线最优的解决方案在生成解决方案的过程中
需要考虑车辆的载重行驶距离充电需求等因素以实现运输成本的最小化
Matlab 程序及注释
下面是一个使用 Matlab 编写的具有上述功能的遗传算法程序示例并附有详细注释以便快速上手
% 遗传算法程序示例
100+评论
captcha