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数学计算科学计算与计算物理工程
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003-数学建模与最优化算法工程
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《车辆路径问题优化建模与求解》
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本课程属于:003-数学建模与最优化算法工程
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📘
车辆路径问题优化建模与求解
共计 30 章节
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01
课程导入与问题界定
车辆路径问题(VRP)的定义 · 核心要素(客户 · 车辆
课程导入
问题界定
02
VRP数学建模基础
决策变量 · 目标函数(最小化总距离/时间/成本) · 约束条件(容量
VRP
数学建模基础
03
经典VRP变体建模
带容量约束的VRP(CVRP) · 带时间窗的VRP(VRPTW) · 多车型VRP(HFVRP)
VRP
经典
04
VRP求解算法概览
精确算法(分支定界 · 分支定价) · 启发式算法(构造启发式
VRP
求解算法概览
05
小规模VRP精确求解实战
使用Python+Gurobi/CP… · 分析求解时间与最优性间隙
VRP
小规模
06
构造启发式算法实战
savings算法 · 最近邻算法 · 扫描法在CVRP实例上的实现与对比
构造启发式算法实…
savings
07
局部搜索与邻域算子设计
opt · Or-opt · relocate
局部搜索
邻域算子设计
08
元启发式算法(一)
遗传算法求解VRP——编码方式(自然… · 顺序编码) · 交叉变异算子设计
元启发式算法
VRP
09
元启发式算法(二)
蚁群算法求解VRP——信息素更新机制 · 状态转移规则 · 参数调优
元启发式算法
VRP
10
元启发式算法(三)
禁忌搜索求解VRP——禁忌表设计 · 特赦准则 · 邻域结构组合
元启发式算法
VRP
11
VRPTW建模与求解专题
时间窗约束的数学处理(硬时间窗与软时… · 等待时间与迟到惩罚 · 使用启发式算法求解并可视化路线时间线
VRPTW
建模
12
多车型与多仓库VRP建模实战
车辆类型异构性(容量 · 固定成本 · 速度)与仓库分配决策的建模技巧
VRP
多车型
13
动态VRP与实时调度
动态需求出现 · 车辆重调度策略 · 滚动时域优化框架
VRP
动态
14
随机VRP与鲁棒优化
随机需求 · 随机行驶时间下的机会约束模型与鲁棒优… · 使用样本平均近似(SAA)方法求解小…
VRP
随机
15
绿色VRP与碳排放建模
以碳排放或能耗为目标或约束的VRP扩… · 结合燃油消耗率与载重关系 · 设计多目标求解框架并分析帕累托前沿
VRP
绿色
16
大规模VRP求解策略
聚类分区 · 两阶段求解 · 列生成与分支定价入门
VRP
大规模
17
VRP求解器与开源工具应用
Google OR-Tools · VRPLIB · JSprit等工具的使用方法
VRP
求解器
18
VRP基准算例与实验设计
标准算例库介绍(CVRPLIB · Solomon) · 实验设计原则(参数敏感性
VRP
基准算例
19
VRP算法性能评估与对比
解的质量(最优性间隙) · 计算时间 · 稳定性指标
VRP
算法性能评估
20
VRP约束扩展建模(一)
取送货问题(VRPSPD) · 带回程的VRP(VRPB) · 开放式VRP(OVRP)的模型构建与…
VRP
约束扩展建模
21
VRP约束扩展建模(二)
多行程VRP(MTVRP) · 带充电站的电动车辆VRP(EVRP)…
VRP
约束扩展建模
22
VRP与交通流集成建模
考虑时变行驶时间(时间依赖VRP)的… · 基于历史交通数据构建速度剖面 · 设计时间依赖路径优化算法
VRP
交通流集成建模
23
VRP在电商物流中的实战
最后一公里配送场景建模(多时间窗 · 动态需求 · 客户优先级)
VRP
电商物流
24
VRP在冷链物流中的实战
冷链配送的温控约束与能耗成本建模 · 结合时间窗与多车型 · 设计求解方案并评估碳排放
VRP
冷链物流
25
VRP在共享出行与拼车中的应用
拼车问题(Dial-a-Ride P… · 乘客匹配与路径规划联合优化 · 实现小规模拼车调度原型
VRP
共享出行
26
VRP在应急物资调度中的应用
灾后应急物资配送的优先级 · 不确定性与多周期建模 · 设计快速启发式算法并进行模拟演练
VRP
应急物资调度
27
VRP求解结果可视化与决策支持
使用Matplotlib · Folium等工具绘制路线图 · 时间窗甘特图
VRP
求解结果可视化
28
VRP项目实战(一)
需求分析与数据准备——给定真实物流数… · 需求 · 时间窗)
VRP
项目实战
29
VRP项目实战(二)
算法设计与实现——针对真实场景选择或… · 完成代码实现 · 参数调优与结果验证
VRP
项目实战
30
课程总结与前沿展望
回顾核心建模与求解方法 · 讨论VRP与机器学习 · 强化学习结合的前沿方向
课程总结
前沿展望
所属VIP或分类
同VIP:优化模型约束冲突诊断与修复
同VIP:优化结果敏感性与鲁棒性评估
同VIP:全局优化与局部最优风险控制