CVRP求解

CSDN用户佛怒唐莲上传的视频均附有完整可运行的代码，非常适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m和其他辅助函数，支持Matlab 2019b版本。如果程序运行出现问题，请按照提示进行修改，或直接联系博主获取帮助。详细的操作步骤包括将所有文件放入Matlab当前文件夹，打开main.m文件并运行，等待程序完成运行并获取结果。需要更多仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片。

左图中 x1（t）与 x2（t）是周期函数。

因子的个数q小于或等于变量个数p。特征根λ1≥λ2≥…≥λp，特征向量为U1，U2，…，Up。由列向量构成的矩阵为A，即A=[U1, U2, ..., Up]。

MATLAB 中基于 Mie 理论计算球形颗粒的散射效率、消光效率、散射截面和消光截面。

【路径规划】基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题（CVRP）Matlab源码.zip

如果你在做车辆配送路径规划，是需要像 TSP、CVRP、CDVRP、VRPTW 这些经典问题，Matlab 的方案挺有的。这里有四大算法，蚁群算法、节约算法、粒子群算法等，都是比较成熟且实用的。每个问题的源码都能帮你快速实现，比如用蚁群算法带容量的车辆路径问题（链接），或者使用粒子群算法带时间窗的优化问题（链接）。如果你对算法实现不太熟悉，这些源码还能作为不错的学习参考。嗯，如果你想要一站式方案，这些源码整合到一起使用也挺不错。只要稍微调整一下，马上就能适配你的需求。

ODE求解器是一组工具，用于解决形如 $y' = f(t,y)$ 的ODE问题。目前已实现的求解器包括：欧拉法、四阶龙格法、库塔法、Runge-Kutta 3/8法、Dormand-Prince法和Runge-Kutta-Fehlberg法（RKF45）。详细文档请查阅/docs文件夹中的内容。

函数规划优化求解的资料挺有料的，尤其对搞数学建模、AI 算法或者工程设计的你来说，还蛮实用。压缩包里除了基本的理论框架，还有不少优化算法的，比如梯度下降法、遗传算法这些常见套路都有提到。 文档里对线性规划、非线性规划、整数规划这些常见类型也做了划分，讲得比较系统。更赞的是，它还给了实例演示，像是那种一边讲原理一边跑例子的方式，挺适合一边看一边敲代码。 你要是做优化相关的功能，比如做个调参器、策略生成器、或者那种基于模型的仿真控制，这套资料可以帮你更快理清楚流程，从目标函数建模到选算法、调参数都有提到。 对了，还有一点值得一提，里面还涉及了不少算法间的对比，像牛顿法和模拟退火优劣都有，读下来你能

随着技术进步，解决带容量的车辆路径规划问题（CVRP）在学术界引起了广泛关注。节约算法CW被应用于此问题的解决中，其在优化路径安排方面展现出了显著的效果。提供了基于Matlab的源码，帮助研究人员深入理解和应用该算法。