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基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的DVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（VRP）的优化求解，特别是动态车辆路径问题（DVRP）。在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试，展示了运行结果图像。核心程序包含粒子更新、交叉、距离计算等步骤。DVRP在物流配送、运输调度中有广泛应用，目标是最小化行驶距离并满足车辆容量限制。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找解，而粒子群优化模拟鸟群行为更新速度和位置。GA-PSO混合算法结合两者优点，提高搜索效率。在DVRP中，算法需考虑问题特性和约束，以找到高质量解。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CDVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的组合优化问题CDVRP，旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试，结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法，包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法（GA）的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作，以及粒子群优化算法（PSO）的粒子表示、速度和位置更新。最后，GA-PSO混合算法结合两者的优点，通过迭代优化求解CDVRP问题。
6 大亮点！全新 Anolis OS 23.1 GA 版正式发布，满足多样化平台支持
结合新时代技术发展需求，龙蜥正式发布全新发行版 Anolis OS 23.1。
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