提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类难题。本研究提出了种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外,通进路线。在这项研究中,我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型,然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类难题。本研究提出了种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外,通过分析个操作样本,使用区域内客户的数据,考虑问题及其功能的不同约束,并使用惩罚方法和附加的分段约束方法,可以获得最佳的车辆路线。以及位置将等于先前位置加上新速度。根据该算法,影响速度的因素是旧速度,与最佳个人经验的距离以及与最佳总体经验的距离。为了更好地理解这个概念,我们研究以下示例。假设我们在重复项处,并且有两个解。第个解决方案的个人经验第种解决方案的个人经验第个解决方案的最佳个人经验第种解决方案中的最佳个人体验团体最佳总经验解解迭代迭代迭代迭代迭代迭代迭代迭代迭代迭代表人工蜂群算注的优先约束。对于些客户,它们是根据限制条件指定的,在访问另个客户之前必须明确执行。优化算法现已经开发出解决多目标问题的不同方法。其中之是目标函数应首先假定为局限性,并通过个目标函数解决问题。通过以下步骤,本研究中使用的方法是种附加的细分约束方法粒子群算法算法是元启发式算法之,它于年由提出,针对车辆路径问题而开发。它是用于解决连续问基于粒子群算法与人工蜂群算法的多目标车辆路径优化原稿用于通过更改模型和约束以及应用软件来获得最佳响应。参考文献刘云忠,宣慧玉车辆路径问题的模型及算法研究综述管理工程学报,高海昌,冯博琴,朱利问题控制与决策,刘青松,孔云峰,党兰学,地理空间信息,孔阳,李世伟,孔晓丹问题的建模及算法研究科技经济市场,肖晓伟,肖迪,林锦国,计算机应用研究,王小燕,谢邦昌,马双鸽,数理统计与管理,张利彪,有只鸟知道它的位置,只知道它们到食物的距离。最好的策略之是跟随靠近食物的鸟。在观察鸟类运动时,可以看到所有鸟类都以不同的偏差跟随领先的鸟类。该算法的功能如下每个粒子都趋向于朝个目标运动,而这运动的因素是速度。因此,每个粒子的新位置将等于先前位置加上新速度。随机数据考虑优先约束的最终路线表在操作样本中,结果和算法输出部分介绍了公司有关的信息。通过在计算机为多目标函数,以及使用优先约束和惩罚方法解决多目标问题的描述。第部分包括描述元启发式算法以及使用粒子群和人工蜂群解决问题的混合算法。如本研究所示,可以很容易地手动解决小问题。但是,对于较大的区域,需要重复并比较所有路线,以获得最佳响应。该研究中提出的混合算法比相关文献中的其他可用算法能够更快地找到最佳路径。这个问题的最后点是,所有这些算法都可题而开发。与算法类似,它受鱼类或鸟类的群体运动的启发,而人工蜂群算法则受蜜蜂运动启发。它是根据蜜蜂的觅食而形成,在现实世界中,蜜蜂被分为类工作蜂旁观蜂侦察蜂。约束条件根据优先约束图得到每个客户确定的条件,按比例获得问题关注的优先约束。对于些客户,它们是根据限制条件指定的,在访问另个客户之前必须明确执行。优化算法现已经开发出解决多目标问题的不同方法试图找到覆盖客户,满足他们的需求,降低成本并提高收益的最佳方法,从而使他们可以从个角度出发,然后遍及所有地区,回到第个起点。考虑优先约束,将旅行商问题定义为个仓库和多个客户为输入数据,客户与仓库之间以及客户之间的所有距离都是确定的。我们正在寻求解决这个问题,以便以最小的成本,并考虑到客户之间的优先距离和约束,找到最佳的路线。根据该算法,影响速度的因素是旧。其中之是目标函数应首先假定为局限性,并通过个目标函数解决问题。通过以下步骤,本研究中使用的方法是种附加的细分约束方法粒子群算法算法是元启发式算法之,它于年由提出,针对车辆路径问题而开发。它是用于解决连续问题的首批算法之,并且与进化策略有关,该策略受鸟类或鱼类的群体行为来寻找食物的启发。因此,群鸟在随机的空间中寻找食物,而有块食物,没摘要车辆路线问题是配送计划的基本问题,它试图考虑客户的数量,他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下,以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中,我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型,然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类难题。本研究提出了种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外,通群解决问题的混合算法。如本研究所示,可以很容易地手动解决小问题。但是,对于较大的区域,需要重复并比较所有路线,以获得最佳响应。该研究中提出的混合算法比相关文献中的其他可用算法能够更快地找到最佳路径。这个问题的最后点是,所有这些算法都可以用于通过更改模型和约束以及应用软件来获得最佳响应。参考文献刘云忠,宣慧玉车辆路径问题的模型及算法研究综述管到节点的路径成本,即车辆的固定成本。此公式可以计算客户之间通过所有路线的总成本。基于粒子群算法与人工蜂群算法的多目标车辆路径优化原稿。订单数量限制订单数量高是访问优先级,因为它在快速分发操作中有效。特殊商品限制主要针对医疗商品建立,这被称为战略商品,可以提供给特殊客户,也可能非常昂贵。表人口内部算法最大评估中的重复次数覆盖距离欧几里德距离最佳辆车辆软件中实现该程序,可以给出其结果以及不同方法与算法输出的比较。算法的结果与输出提出以下操作样本,以总结和研究用于解决具有优先约束的车辆路径问题算法的输出。在此示例中,提取了分销公司中的个客户的信息。表列出了提取出的客户的坐标。基于粒子群算法与人工蜂群算法的多目标车辆路径优化原稿。约束条件根据优先约束图得到每个客户确定的条件,按比例获得问题。其中之是目标函数应首先假定为局限性,并通过个目标函数解决问题。通过以下步骤,本研究中使用的方法是种附加的细分约束方法粒子群算法算法是元启发式算法之,它于年由提出,针对车辆路径问题而开发。它是用于解决连续问题的首批算法之,并且与进化策略有关,该策略受鸟类或鱼类的群体行为来寻找食物的启发。因此,群鸟在随机的空间中寻找食物,而有块食物,没用于通过更改模型和约束以及应用软件来获得最佳响应。参考文献刘云忠,宣慧玉车辆路径问题的模型及算法研究综述管理工程学报,高海昌,冯博琴,朱利问题控制与决策,刘青松,孔云峰,党兰学,地理空间信息,孔阳,李世伟,孔晓丹问题的建模及算法研究科技经济市场,肖晓伟,肖迪,林锦国,计算机应用研究,王小燕,谢邦昌,马双鸽,数理统计与管理,张利彪并且逐渐降低了速度。但是,另外两个算法以均匀的速率移动。根据此表,混合算法在不到分钟的时间内找到了的最佳解决方案,而则找到了的最佳解决方案,而则找到了的最佳解决方案。同样,随着迭代次数和群体粒子或蜜蜂数量的增加,算法比其他算法更快。结论这项研究包括两个主要部分第部分涉及考虑优先约束车辆路径问题的建模和公式化描述,将问题陈述基于粒子群算法与人工蜂群算法的多目标车辆路径优化原稿理工程学报,高海昌,冯博琴,朱利问题控制与决策,刘青松,孔云峰,党兰学,地理空间信息,孔阳,李世伟,孔晓丹问题的建模及算法研究科技经济市场,肖晓伟,肖迪,林锦国,计算机应用研究,王小燕,谢邦昌,马双鸽,数理统计与管理,张利彪,周春光,马铭,计算机研究与发展,杨丹人工蜂群算法的改进及应用研究安徽大学,大学生创新创业训练计划项目用于通过更改模型和约束以及应用软件来获得最佳响应。参考文献刘云忠,宣慧玉车辆路径问题的模型及算法研究综述管理工程学报,高海昌,冯博琴,朱利问题控制与决策,刘青松,孔云峰,党兰学,地理空间信息,孔阳,李世伟,孔晓丹问题的建模及算法研究科技经济市场,肖晓伟,肖迪,林锦国,计算机应用研究,王小燕,谢邦昌,马双鸽,数理统计与管理,张利彪,决方案,而则找到了的最佳解决方案,而则找到了的最佳解决方案。同样,随着迭代次数和群体粒子或蜜蜂数量的增加,算法比其他算法更快。结论这项研究包括两个主要部分第部分涉及考虑优先约束车辆路径问题的建模和公式化描述,将问题陈述为多目标函数,以及使用优先约束和惩罚方法解决多目标问题的描述。第部分包括描述元启发式算法以及使用粒子群和人工蜂束,将旅行商问题定义为个仓库和多个客户为输入数据,客户与仓库之间以及客户之间的所有距离都是确定的。我们正在寻求解决这个问题,以便以最小的成本,并考虑到客户之间的优先距离和约束,找到最佳的路线。基于粒子群算法与人工蜂群算法的多目标车辆路径优化原稿。订单数量限制订单数量高是访问优先级,因为它在快速分发操作中有效。特殊商品限制主要针对医疗商品建立,这被称为车辆车辆表离车辆距离使用容量顾客在图中,表示出了该算法的响应收敛图。可以看出,与其他算法相比,更快地达到了响应,并具有更好的收敛性。关于该图值得提的是,平均响应以不同的重复显示。图关于获得响应的时间,混合算法中算法开始非常快地朝响应移动,并且逐渐降低了速度。但是,另外两个算法以均匀的速率移动。根据此表,混合算法在不到分钟的时间内找到了的最佳。其中之是目标函数应首先假定为局限性,并通过个目标函数解决问题。通过以下步骤,本研究中使用的方法是种附加的细分约束方法粒子群算法算法是元启发式算法之,它于年由提出,针对车辆路径问题而开发。它是用于解决连续问题的首批算法之,并且与进化策略有关,该策略受鸟类或鱼类的群体行为来寻找食物的启发。因此,群鸟在随机的空间中寻找食物,而有块食物,没周春光,马铭,计算机研究与发展,杨丹人工蜂群算法的改进及应用研究安徽大学,大学生创新创业训练计划项目。图问题变量和参数是值为或的变量,如果为,则表示车辆从客户到客户的移动。是值为或的变量,如果为,则表示车辆已为客户提供服务。目标功能适用