【TWVRP】基于matlab禁忌搜索和节约算法求解带时间窗的车辆路径规划问题【含Matlab源码 1229期】

一、节省算法及忌讳查找算法简介

1 节省算法简介
1.1节省算法界说
【TWVRP】依据matlab忌讳查找和节省算法求解带时刻窗的车辆途径规划问题【含Matlab源码 1229期】1.2 根本思维
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行时经过这一条弧。

1.3 迭代进程
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2忌讳查找算法理论
2.1部分邻域查找
部分邻域查找是依据贪婪原则持续地在当时的邻域中进行查找,尽管其算法通用,易于大学英语四六级报名完毕,且简略了解,但其查找功用彻底依赖于邻域结构和初数据结构严蔚敏始解,特别简略堕入部分极小值而无法确保大局优化。
部分查找的算法数据结构有哪些能够描绘为:
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这种邻域查找方大学英语四级报名官网法易于了解,易于完毕,并且查找算法具有很好的通用性,可是查找作用的好坏彻底依赖于初始解和邻域的结构。若邻域结构设置不当,或初始解挑选不合适,则查找作用会很差,或许只会搜
索到部分最优解,即算法在查找进程中简略堕入部分极小值。因而,若不在查找战略上进行改善,要完毕大局神经网络算法优化,部分算法邻域查找算法选用的邻域函数就有必要是“完查找算法时刻复杂度全”的,即邻域函数将导致解的彻底枚
举。而这在大多数状况下是无法完毕的,并且穷举的办法关于大规划问题在查找时刻上也是不容许的。为了完毕大局查找,忌讳查找选用容许承受残次解的战略来避免部分最优解。
2.2忌讳查找
忌讳查数据结构c言语版严蔚敏找算法是模拟人的思维的一种智能查找算法,即人们对已查找的当地不会再当即去查找,而是去对其他当地进行查找,若没有找到,可再查找已去过的当地。忌讳查找算法从一个查找算法java初始可行解出
发,挑选一系列的特定查找方向(或称为“移动”)作为探问,挑选使方针函数值减小最多的移动。为了避免堕入部分最优解,忌讳查找中选用了一种活络的“回想”技术,即对现已进行的优化进程进行记大学英语四级考试载,辅导下一步神经网络英文的查找方向,这就是忌讳表的建立。忌讳表中保存了最近若干次迭代进程中所完毕的移动,但凡处于忌讳表中的移动,查找算法的使用在当时迭代进程中是忌讳进行的,这样能够避免算法从头访问在最近若
干次迭代算法的时刻复杂度取决于进程中现已访问过的解,然后避免了循环,协助算法脱大学排名2021最新排名节部分最优解。另外,为了尽或许不错过发生最优解的“移动”,忌讳查找还选用算法是什么“特赦原则”的战略。
对一个初始解,在一种邻域范围内对其进行神经网络原理一系列改动,然后得到许多算法工程师候选解。从这些候选解中选出最优候选解,将候选解对应的方针值大学英语四级考试与“best so far”状况进行比较。若其方针值优于“best sof数据结构有哪些ar”状况, 就将该候选解解禁, 用来代替当时最优解及其“best sofar”状况, 然后将其参与忌讳表, 再将忌讳表中相应方针的忌讳长度改动:假定全部的候选解中所对应的方针值都不存在优于“best sofar”状况, 就从这些候选解中选出不归于忌讳方针的最佳状况, 并将其作为新的当时解,不必与当时最优解进行比较,直接将其所对应的方针作为忌讳方针,并将忌讳表中相应方针的忌讳长度进行批改。
2.神经网络猜测3忌讳查找算法的特征
忌讳查找算法是在邻域查找的基础上,经过设置忌讳表来忌讳一些现已进行过的操作,并运用小看原则来奖赏一些优异状况,其间邻域结构、候选解、忌讳长度、忌讳方针、小看原则、连续原则等是影
响忌讳查找算法功用的要害。邻算法的空间复杂度是指域函数沿用部分邻域查找的算法思维,用于完毕邻域查找;忌讳表和忌讳方针的设置,表现了算查找算法有哪些法防大学英语四六级止迂回查找的特征:小查找算法流程图看原则,则是对优异状况的奖赏,它是对忌讳战略的一种放松。
与传统的优化算法比较,忌讳查找算法的首要特神经网络引擎征是:
(1)忌讳查找算法的新解不是在当时解的邻域中随机发生,它要么是优于“best so far”的解, 要么对错忌讳的最佳解, 因而选取优异算法导论解的概率远远大于其他残次解的概率。
(2)因为忌讳查找算法具有活络的回想功用和小看原则,并且在查找进程中能够查找算法的使用承受残次解,所以具有较强的“爬山”才华,查找时能够跳出部分最优解,转算法的有穷性是指向解空间的其他区域,然后增大取得更好的大局最优解神经网络算法的概率。因而,忌讳查找算法是一种数据结构严蔚敏第二版课后答案部分查找才华很强的大局迭代寻优算法。

2.4忌讳查找算法的改善方向
忌讳查找是闻名的启发式查找算法,可是查找算法c忌讳查找也有显着的缺少,即在以下方面查找算法需求改善:
(1)对初始大学生助学借款解有较强的依赖性,好的初始解可使忌讳查找算法在解空间中查找到好的解,而较差的初始解则会下降忌讳查找的收敛速度神经网络处理单元。因而能够与遗传算法、模拟退火算法等优化算法结合,先发生较好的初始解,再用忌讳查找算法进行查找优化。
(2)迭代查找进程是串行的,仅是单一状况的移动,而非并行查找。为了进一步改善忌讳查找的功用,一方面能够对忌讳查找算法自身的操作和参数选取进行改善,对算法的初始化、参数设置查找算法总结等方面实
施并行战略,得到各算法的有穷性是指种不同类型的并行忌讳查找算法[9]:另一神经网络原理方面则能够与遗传算法、神经网络算法以及依据问题信息的部分查找相结合。
(3)在集中性与多样性查找偏重的状况下,多样性缺少。集中性查找战略用于加强对当时查找的优异解的邻域做进一步更为充分的查找,以期找到大局最优解。多样性查找战略则用于拓宽查找区域,尤
其是不知道区域,当查找数据结构考研堕入部分最优时,多样性查找可改动查找方向,跳出部分最优,然后完毕大局最优。增加多样性战查找算法的特征略的简略处理办法是对算法的从头随大学英语四级报名官网机初始化,或许依据频率信息查找算法的特征对一些大学英语四级报名官网已知方针进行赏罚。

3 忌讳查找算法流程
简略忌神经网络算法三大类讳查找算法的根本思维是:给定一个当时解(初始解)和一种邻域,然后在当时解的邻域中供认若干候选解;若最佳候选解对应的方针值优于“best so far”状况, 则忽视其忌讳特性, 用它代替当时解和“best so far”状况, 并将相应的方针参与忌讳表,算法的有穷性是指 一起批改忌讳表中各方针的任期:若不存在上述候选解,算法与数据结构则在候选解中挑选非忌讳的最佳状况为新的当时解,而无视它与当时解的好坏,一起将相应的方针参与忌讳表,并修神经网络英文正忌讳表中各方针神经网络引擎是什么意思的任期。如此重复上述迭代查找进程,数据结构严蔚敏第二版课后答案直至满意连续原则数据结构c言语版严蔚敏。其算法进程可描绘如下:
(1)给定忌讳查找算法参数,随机发生初始解x,置忌讳表为空。
(2)判别算法连续条件是否满意:若是,则完毕算法并输出优化作用:不然,持续以下进程。
(3)运用当时解的邻域函数发生其神经网络英文全部(或若干)邻域解,并从中供认若干候选解。
(4)对候选解判别小看原则是否满意:若满意,则用满意小看原则的最佳状况y代替x成为新的当时神经网络算法三大类解,即x=y,并用与y对应的忌讳方针替换最早进入忌讳表的忌讳方针, 一重用y替换“best so fa数据结构c言语版r”状况,然后转进程(6):不然,持续以下进程算法的空间复杂度是指
(5)判别候选解对应的各方针的忌讳特征,算法是什么挑选候选解集中非忌讳方针对应的最佳状况为新的当时解,一重用与之对应的忌讳方针替换最早进入忌讳表的忌讳方针。
(6)判别算法连续条件是否满意:若是,则完毕算法并输出优化作用:不然,转进程(3)。神经网络算法
忌讳查找算法的运算流程如图8.大学生助学借款1所示。
【TWVRP】依据matlab忌讳查找和节省算法求解带时刻窗的车辆途径规划问题【含Matlab源码 1229期】4 要害参数说明
一般来说,要规划一个忌讳查找算法,需求供认算法的以下环节:初始解、适配值函数、邻域结构、忌讳方针、候选解挑选、忌讳表、忌讳长度、小看原则、查找战略、连续原则[10,11]。面临如此众
多的参数,针对不同邻域的详细问题,很难有一套比较完善的或非常严峻的进程来供认这数据结构知识点总结些参数。
初始神经网络
算法规划与剖析讳查找算法能够随机给出初始解,也能够事前运用其他启发式算法等给出一个较好的初始解。因为忌讳查找算法首要是依据邻域查找的,初始解的好坏对查找的功用影响很大。特别是一些带有很杂乱
捆绑的优化问题,假定随机给出神经网络的初始解很差,甚至经过多步查找也很难找到一个可行解,这时应该针对特定的杂乱捆绑,选用查找算法c启发式办法或其他办法找出一个可行解作为初始解;再用忌讳数据结构查找算法求解,以前进查找的质量和功率。也能够选用必定的战略来下降忌数据结构严蔚敏讳查找对初始解的敏感性。
适配值函数
忌讳查找的适配值函数用于对查找进行点评,然后结合忌讳原则和特赦原则来选取新的当时状况。方针函数值和它的任何变形都能够作为适配值函数。若方针函数的核算比较困难或数据结构与算法耗时较长,此刻可采
用反映问题方针的某些特征值来作为适配值,然后改善算法的时刻功用。选取何种特征值要算法的空间复杂度是指视详细问题而大学英语四级报名官网定,但有必要确保特征值的最佳性与方针函数的最优性一致。适配值函数的挑选首要考虑前进算法的功率、便于查找的进行等要素。
邻域结构
所谓邻域结构,算法剖析的意图是是指从一个解(当时解)经过“移动”发生另一个解(新解)的途径算法,它是确保查找发生优异解和影响算法查找速度的重要要素之一。邻域结构的规划一般与问题相关。邻域结构的规划办法很多,对不同的问题应选用不同的规划办法,常用规划方神经网络原理法包含互换、插值、逆序等。不同的“移动”办法将导致邻域解个数及其数据结构考研改动状况的不同,对查找质量和功率有必定影响。

经过移动,方针函数值将发生改动,移动前后的政查找算法流程图策函数值之差,称之为移动查找算法总结值。假定移动值对错负的,则称此移动为改善移动:不然,称之为非改善移动大学四六级。最好的移动不必定是改善移动,也或许是
非改善移动,这一点能确保在查找堕入部分最优时,忌讳查找算法能自动把它跳出部分最优。

忌讳方针
所谓忌讳方针,就是被置入忌讳表中的那些大学之道改动元素。忌讳的意图则是为了尽量避免迂回查找而多查找一些解空间中的其他当地。归纳而言,忌讳方针一般可选取状况自身或状况分量等。

候选解挑选
候选解一般在当时状况的邻算法的五个特性域中择优选取,若选取过多将构成较大的核算量,而选取较少则简略“早熟”收敛,但要做到整个邻域的择优大学往往需求很多的核算,因而能够供认性地或随机性地在部分邻域中选取候选解,数据结构与算法剖析详细数据大小则可视神经网络英文问题特征和对算法的要求而定。
忌讳表
不容许恢复(神经网络猜测即被阻止) 的性质称作忌讳(Tabu) 。忌讳表的首要查找算法的使用意图是查找算法c阻挠查找进程中出现循环和避免堕入部分最优,它一般记载前若干次的移动,阻止这些移动在近期内回来。在迭代固定次数后,
忌讳表开释这些移动数据结构与算法,从头参与运算,因而它是一个循环表,查找算法实验报告每迭代一次,就将最近的一次移动放在忌讳表的完毕,而它的最早的大学英语四六级报名一个移动就从忌讳表中开释出来。
数据结构上讲,忌讳表是具有必定长度的先进算法规划与剖析先出的队伍。忌讳查找算法运用忌查找算法c讳表阻止查找早年访问过的解,然后阻止查找中的部分循数据结构严蔚敏第二版课后答案环。忌讳表能够运用两种回想办法:清楚回想和特征回想。明
晰回想是指忌讳表中的元素是一个无缺的解,耗费较多的内存和时刻:特征回想是指忌神经网络英文讳表中的元素记载当时解移动的信息,如当时解移动的方向等。

忌讳长度
所谓忌讳大学英语四六级成绩查询时刻长度,是指忌讳方针在不考虑特赦原则的状况下不容许被选取的最大次数。浅显地讲,忌讳长度可视为忌讳方针在忌讳表中的任期。忌讳方针只有当其任期为0时才华被解禁。在算法的规划和构
造进程中,一般要求核算量和存储量尽量小,这就要求忌讳长度尽量小。可是,忌讳长度过小将构成查找的循环。忌讳长度查找算法实验报告的选取与问题特征相关,它在很大程度上决定了算法的核算杂乱性。
一方面,忌讳长度能够是一个固定常数(如t=c,c为一常数),或许固定为与问题规划相关的一个量(如t=√n,n为问题维数或规划),如此完毕起来便当、简略,也很有用:另一方面,神经网络猜测模型忌讳长度也能够是动态改动的,如依据查找功用和问题特征设定忌讳长度的改动区间,而忌讳长度则可按某种规矩或公式在这个区查找算法有哪些间内改动。

小看原则
在忌讳查找算法中,大学英语四六级或许会出现候选解悉数被忌讳,或许存在一个优于“best so far查找算法时刻复杂度”状况的忌讳候选解, 此刻特赦原则将某些状况解禁,以完毕更高查找算法有哪些效的优化功用。特赦原则的常用办法有:
(1) 根数据结构与算法据适配值的原则:某个忌讳候选解的适配值优于“bestso far”状况, 则解禁此候选解为当时状况和新的“best so far”状况。
(查找算法java2)依据查找方向的原则:若忌讳方针前次被忌讳时使得适配值有所大学英语四六级改善,并且现在该忌讳方针对应的候选解的适配值优于当时查找算法c言语解,则对该忌讳方针解算法工程师禁。

查找战略算法剖析的意图是
查找战略分为集中性查找战略和多样性查大学之道找战略。集中性查找战略用查找算法总结于加强对优异解的邻域的进一步查找。其简略的处理办法能够是数据结构与算法剖析在必定步数的迭代后依据最佳状况从头进行初始化,并对其邻域进行再次数据结构c言语版严蔚敏查找算法工程师。在大多数状况下,从头初始化后的邻域空间与上算法的有穷性是指一次的邻域空间是不一样的,当然也就有一部分邻域空查找算法有哪些间或许是堆叠的。多样性查找战略则用于拓宽查找区域,特别是不知道区域。其简略的处理办法能够是对算法的从头随机初始化,或许依据频率信息对一些已知方针进行赏罚。

连续原则
忌讳查找算法需求一个连续原则来完毕算法神经网络原理的查找进程,而严峻理论意义上的收敛条件,即在忌讳长度充分大的条件下完毕状况空间大学英语四六级的遍历,这显数据结构与算法然是不或许完毕的。因而,在实践规划算法时一般选用
近似的收敛原则。常用的办法有:
(1)给定最大迭代步查找算法的使用数。当忌讳查找算法作业到指定的迭代步数之后,算法导论则连续查找。
(2)设定某个方针的最大忌讳频率。若某个状况、适配值或对换等方针的忌讳频率数据结构c言语版逾越某一阈值,或最佳适配值接连若干步坚持不变,则连续算法。
(3)设定适配值的违背阈值算法的时刻复杂度取决于。首要估量问题的下界,一旦算算法的五个特性法中最佳适配值与下界的违背值小于某规矩阈值,则连续查找。

二、部分源代码

    function [outcome1,outcome2,outcome3]=cw(Numberoffacilities,assignofpoint,ttimeu,timewindow,distMatrix,quantity,Qofcar,p1)
H=1;
outcome3=zeros(1,Numbero大学排名2021最新排名ffa查找算法的特征cilities)算法的五个特性;%与设备点的伪编号是查找算法的使用一一对应的
%%%%%%%找到实践分配的设备点,因为之前的chrom中为1的点,或许%%%%%%%%%%%%%大学英语四级报名官网
facilitypop=zeros(1:Numberoffacilities);
facilitypop(ass算法的五个特性ignofpoint)=1;
trueSelectefacilities=find(facilitypop(1,:)==神经网络处理单元1);     %被挑选的设备编号
trueselectNumberoffacilities=size(trueSel数据结构知识点总结ectefacilities,2);
outcome1=cell(1,trues数据结构与算法electNumberoffacilities);
outcome2=cell(1,trueselectNumberoffacilities);
for i=1:trueselectNumberoffacilities%此刻的设备为i
a=trueSelectefacilities(i);%设备的伪编号
pointofsubroute=find(assignofpoint==a);%归于该设备点的全部需求点的伪编号
Numberofpointsofsubroute=size(point大学生助学借款ofsubroute,2);%该设备查找算法java点的需求点数量
judge=zeros(1,Numberofpointsofsubroute);                           %判别需求点的方位情神经网络猜测模型况
chrom1=zeros(1,Numberofpointsofsubroute);%最终输入的是伪编号
chrom2=sort(pointofs神经网络算法三大类ubroute);                                      %需求点数据结构严蔚敏第二版课后答案伪编号大学之道从小到大排序
originalchrom2=chrom2;
%%对要害节点先分配一个车辆给它?????????????????????对不对?
%for j=1:Numberofpointsofsubroute
%if timewindow(chrom2(j),2)==timewindow(chrom2(j),3)
%chrom1(j)=H;
%H=H+1;
%e大学之道nd
%end
%%%%%%%%核算抵达时刻%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
arrivetime=zeros(1,Numberofpoi算法剖析的意图是ntsofs数据结构与算法ubroute);%需求点的抵达时刻,与当时的originalchrom2方位一一对应,与分配给该设备点的需求点一一对应
for j大学英语四级考试=1:Numberofpointsofsubroute
if ttimeu(chr算法om2(j)+Numberoffacilities,数据结构a)<t神经网络英文ime数据结构window(chrom2(j),2大学四六级)
arrivetime(j)=timewindow(chrom2(j),2);
else
arrivetime(j)=ttimeu(chrom2(j)+Numbero数据结构严蔚敏ffacilities,a);
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%途神经网络径节省值列表%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
savingnumber=zeros(Numberofpointsofsubroute);%与数据结构严蔚敏分配给该设备的需求点的伪编号一一对应
for j=1:Numberofpointsofsubr神经网络引擎是什么意思out算法工程师e
for z=1:Numberofpointsofsubroute
if j~=z
savingnumber(j,神经网络算法三大类z)=distMatrix(chrom2(j)+Numberoffacilities,a)+distMatrix(chrom2(z)+Numberoffacilities,a)-distMatrix(chrom2神经网络处理单元(j)+Numberoffacilities,chrom2(z)+Numberoffacilities);
end
en算法的五个特性d
end
[a b]=max(savingnumber);%a输入值,b中对应的数字为行,对应的列数为列
[c d神经网络]=max(a)数据结构与算法;%c输入详细的当时节省值,d为列数
e=b(d);%e为行
%%%在节省值列表中e行d列是当时最大的节省量
E=chrom2(e);%此刻的E为节省量最大的需求点伪编号之一
D=chrom2(d);%此刻的D为节省量最大的需求点伪大学英语四六级报名编号之1
done=1;
while(done<2)
if judge(e)==0&&judge(d神经网络猜测)==0
PD=0;
a=quantity(E,2查找算法c)+quantity(D,2);
aa=quantity(E,3)+quantity(D,3);
pp1=normcdf(Qofcar,a,sqr查找算法c言语t(aa));
a2=find(chrom2==D);
b2数据结构考研=find(chrom2==E);
if pp1>p1
EFj=arrivetime(e)+ttimeu(E+Numberoffacili神经网络引擎ties大学英语四六级,D+Numberoffacilities)-arrivet数据结构考研ime(d);
i算法规划与剖析f EFj<0
aheadtime=arrivetime(d)-timewindow(D,2)数据结构c言语版严蔚敏;
if aheadtime>=-EFj
PD=1;
end
elseif EFj==0
PD=1;
elseif EFj>0
delaytime=timewindow(D,3)-arrivetime(d);
if delaytime>=EFj
PD=1;
end
end
if PD==1
chrom1(e)=H;
chrom1(d)=H;%H为车辆编号
judge(e)=1;%与设备直接相连的起点为1
judge(d)=2;%与设备直接相神经网络英文连的完毕为2
H=H+1;
arrivetime(d)=arriv算法etime(d)+EFj;
if b2>a2
chrom2(a2)=E;
c神经网络处理单元hrom2(b2)=D;
end
end
end
savingnumber(e,d)=0;
elseif judge(大学排名2021最新排名e)==查找算法流程图0&&judge(d)==1;
a2=find(chrom2==D);
b2=find(chrom2==E);
a=find(chrom1==chrom1(a2));
b=sum(quantity(chrom2(a),2))+quantity(E,2);
bb=sum(quantity(chrom2(a),3))+quantity(E,3);
pp1=normcdf(Qofcar,b,sqrt(bb));
c=size(a,2);
if pp1>p1
EFj=查找算法arrivetime(大学英语四级考试e)+ttime大学英语四级考试u(E+Numberoffacilities,D+Numberoffacilities)-arrivet算法是什么ime(d);
if EFj<0
a1=10000;
for算法规划与剖析 j=1:c
b1=find(originalchr查找算法的特征om2==chrom2(a(j)));
Aheadtime=大学生助学借款arrivetime(b1)-timewindow(chrom2(a(j)),2);
if Aheadtime<a1
aheadtime=Aheadtime;
a1=Aheadtime;
end
end
if aheadtime>=-EFj
PD=1;
end
elseif EFj==0
P查找算法有哪些D=1;
elseif EFj>0
a1=10000;
for j=1:c
b1=find(originalchrom2==chrom2(a(j)));
Delaytime=timewindo算法w(chrom算法2(a(j)),3)-arrivetime(b1);
if Delaytime<a1
delaytime=Delayt神经网络处理单元ime;
a1=Delaytime;
end
end
if delaytime>=EFj
PD=1;
end
end
if PD==1
chrom1(b2)=chrom1(a2);
a1=find(chrom1==chrom1(a2));
CHROM2=chrom2;
chrom2(a1(1))=CHROM神经网络2(b2);
k=2;
while(k<神经网络猜测模型=c+1)
chrom2(a1(k))=CHROM2(a(k-算法的五个特性1));
k=k+1;
e神经网络nd
judge(d)=10;%10为内点
judge(e)=1;
end
end
savingnumber(e,d大学专业)=0;
else数据结构严蔚敏if judge(e)==0&&查找算法c言语amp;judge(d)==2
a2=find(chrom2==D)神经网络引擎;
b2=find(ch数据结构考研rom2==E);
a=find(chrom1==chrom1(a2))查找算法java;
b=sum(quantity(ch算法的五个特性rom2(a),2))+qu数据结构严蔚敏第二版课后答案antity(E,2);
bb=sum(quantity(chrom2(a),3))+quantity(E,3);
pp查找算法java1=norm神经网络是什么cdf(Qofca算法导论r,b,sqrt(bb));
c=size(a,2);
if pp1>p1
EFj=arrivetime(d)+ttimeu(E+Numberoffacilities,D+N查找算法c言语umberoffacilities)神经网络引擎是什么意思-arrivetime(e);
if E算法的五个特性Fj<0
ahead神经网络猜测timee=arr大学之道ivetime(e)-timewindow(E,2);
aheadtimed=arrivetime(大学专业d)-timewindow(D,2);
if aheadtimee<aheadtimed
aheadtime=aheadtimee;
else神经网络算法三大类
aheadtime=aheadtimed;
end
if aheadtime>=-EFj
PD=1;
end
elseif EFj==0
PD=1;
elseif EFj>0
de大学生助学借款l神经网络原理aytimee=timewindow(E,3)-arrivetime(e算法的五个特性);
delaytimed=timewindow(D,3)-arrivetime(d);
if delaytimee<delaytimed
delaytime=delaytimee;
else
delaytime=delaytimed;
end
if delaytime>=EFj
PD=1;
end
end
if PD==数据结构知识点总结1
chrom1(b2)=chrom1(a2);
a1=find(chrom1==chrom1(a2));
CHROM2=chrom2;
k=1;
wh数据结构与算法ile(k<=c)
chrom2(a1(k))=CHROM2(a(k));
k=k+1;
end
chrom2神经网络猜测(a1(k))=E;
judge(d)=10;
judge(e)=2;
end
end
savingnumb数据结构与算法剖析er(e,d)=0;
elseif judge(e)==1&&judge(d)查找算法的特征==0
a2=find(chrom2==D);
b2=find(chrom2==E);
a=find(chrom1==神经网络引擎chrom1(b2))大学之道;
b=sum(quantity(chrom2(a),2))+quantity(D,2);
bb=sum(qu查找算法cantity(chrom2(a),3))+quantity(D,3);
pp1=normcdf(Qofcar,b,sqrt(bb));
c=size(a,2);
if pp1>p1
EFj=arrivetime(e)+ttimeu查找算法时刻复杂度(E+Numberoffacilities,D+Numberoffacilities)-arr算法与数据结构ivetime(d);
if EFj<0
a1=10000;
for j=1:c
b1=find(originalc查找算法总结hrom2==chrom2(a算法规划与剖析(j)));
Aheadtime=arrivetime(b1)-神经网络算法三大类timewindow(chrom2(a(j)数据结构与算法),2);
if Aheadtime<a神经网络算法三大类1
aheadtime=Aheadtime大学;
a1=Aheadtime;
end
end

三、作业作用

【TWVRP】依据matlab忌讳查找和节省算法求解带时刻窗的车辆途径规划问题【含Matlab源码 1229期】【TWVRP】依据matlab忌讳查找和节省算法求解带时刻窗的车辆途径规划问题【含Matlab源码 1229期】

四、matlab版别及参阅文神经网络算法三大类

1 matlab版别算法与数据结构
2014a数据结构有哪些

2 参阅文献
[1] 包大学四六级子阳,余继周,杨神经网络引擎杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.

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