路径优化模型的计算方法有哪些

‘壹’ 配送路线优化方法除了节约里程法还有哪些

1有时间问题： 您就有优化上下班高峰期和限行路程找路程短的距离2 公里问题 :除了限行的路 找距离短的路程

‘贰’ 在路径优化问题中下面哪种算法最容易编程，或者说能不能不编程单靠计算就可以得出答案最速下降法、部分

模拟退火,Floyed,Dijkstra没有单纯计算就可以得到答案的

‘叁’ 路径的运算方法有几种

以前看到过,贴给你 Private Function OrderXY(X() As Double,Y() As Double) Dim i,j,k,m,n,num,temp As Double Dim NewX() As Double Dim NewY() As Double Dim Smin As Double '定义最短总距离 If UBound(X()) UBound(Y()) Then MsgBox "坐标错误":Exit Function '防止数据错误 n = UBound(X()) ReDim p(n) As Long p(0) = 0:num = 1 For i = 1 To n p(i) = i 'p()数组依次存储从0到n共n+1个数 num = num * i '计算num,num表示的是n个坐标（除X(0),Y(0)以外)共有n!种排列 Next ReDim Stance(num - 1) As Double '定义数组存储每种连接方法的总距离 ReDim NewX(n) ReDim NewY(n) For i = 0 To n - 1 'Stance（0）是按照原坐标顺序依次连接的总距离 Stance(0) = Stance(0) + Sqr((Y(i + 1) - Y(i)) * (Y(i + 1) - Y(i)) + (X(i + 1) - X(i)) * (X(i + 1) - X(i))) Next Smin = Stance(0) For k = 0 To n NewX(k) = X(k) NewY(k) = Y(k) Next i = n - 1 '下面对p()数组的n个数（除0以外）进行排列,每产生一种排列方式,坐标数组的数据就对应交换,并计算这一路径的总距离 Do While i > 0 If p(i) < p(i + 1) Then For j = n To i + 1 Step -1 '从排列右端开始 If p(i) = j Then Exit For temp = p(i):p(i) = p(j):p(j) = temp temp = X(i):X(i) = X(j):X(j) = temp temp = Y(i):Y(i) = Y(j):Y(j) = temp Next m = m + 1 For k = 0 To n - 1 Stance(m) = Stance(m) + Sqr((Y(k + 1) - Y(k)) * (Y(k + 1) - Y(k)) + (X(k + 1) - X(k)) * (X(k + 1) - X(k))) Next If Stance(m)

‘肆’ 车间物流路径优化的方法有那些啊

1、执行5S管理，特别是定置管理（三定原则：定点、定容、定量）。
2、布局优化，尽可能建立单件流的单元化生产线，和混合生产线搭配，确保生产线的柔性。
3、流动岗作业，节拍生产，维持生产线产能平衡。
4、看板拉动式生产。
5、快速换模的思想。
以上我只列举了基本手法，至于优化的程度永无止境。
要根据实际情况结合Just in time 的思想，不断的总结经验，提案改善。
希望上述内容能给你点启发。

‘伍’ 最优化计算方法的目录

第一篇线性规划
第1章线性规划的数学模型和基本性质
1.1线性规划问题及其数学模型
1.1.1 问题的提出
1.1.2线性规划问题的数学模型
1.2线性规划问题的图解法
1.2.1 图解法的步骤
1.2.2线性规划问题求解的几种可能结果
1.3线性规划的基本性质
1.3.1线性规划的基本概念
1.3.2凸集与凸集的顶点
1.3.3线性规划的基本定理
习题
第2章单纯形法
2.1单纯形法的原理
2.1.1确定初始基本可行解
2.1.2最优性检验和解的判别
2.1.3从一个基本可行解转换到相邻且改善了的基本可行解
2.2单纯形法的计算步骤
2.3人工变量的处理方法
2.3.1 大M法
2.3.2两阶段法
2.4单纯形法的有限终止性
2.5改进单纯形法
2.5.1 单纯形法的矩阵描述
2.5.2改进单纯形法
习题
第3章线性规划的对偶理论
3.1线性规划的对偶问题
3.1.1 对偶问题的提出
3.1.2原问题与对偶问题之间的对偶关系
3.2对偶性定理
3.3对偶单纯形法
3.3.1 对偶单纯形法的基本思路
3.3.2对偶单纯形法的计算步骤
3.3.3初始对偶基本可行解的求法
习题
第4章灵敏度分析和参数线性规划
4.1灵敏度分析
4.1.1参数cj的灵敏度分析
4.1.2参数6i的灵敏度分析
4.1.3 约束条件的系数列向量Ak的灵敏度分析
4.1.4增加一个新变量Xn+1的分析
4.1.5增加一个新约束条件的分析
4.2参数线性规划
习题
第5章线性规划应用实例
5.1套裁下料问题
5.2配料问题
5.3生产工艺优化问题
5.4多周期动态生产计划问题
5.5有配套约束的资源优化问题
5.6投资问题
5.6.1投资项目组合选择
5.6.2连续投资问题
5.7运输问题及其扩展
5.7.1产销平衡的运输问题
……
第二篇非线性规划
第6章非线性规划基本概念与基本原理
第7章一维搜索
第8章无约束问题最优化方法
第9章约束问题最优化方法
第三篇现代最优化算法
第10章最优化问题概论
第11章模拟退火算法
第12章遗传算法
第13章人工神经网络
参考文献

‘陆’ 路径优化方法

在配送路线选择中．主要采取模型化方法进行路线确定。常见的模型有Tabu Search算法、SOM方法、遗传算法、节约里程法等。节约里程法，又称车辆运行计划法(VSP—VehiclesSchedIlling Program)，适用于实际工作中要求得较优解或最优的近似解。而不一定需要求得最优解的情况。它的基本原理是三角形的一边之长必定小于另外两边之和。当配送中心与用户里三角形关系时．由配送中心P单独向两个用户A和B往返配货的车辆运行距离必须大于以配送中心P巡回向两用户发货的距离。那么，所计算的结果：2Lpa 2Lpb-(Lp^Lpb Lab)=Lpa Lpb—hb为巡回发货比往返发货的节约里程。

‘柒’ 物流配送路径优化方法有哪些

1减少动力投入，增加运力

铁路运输满载超轴法。它是指在铁路运输中，根据机车的运输能力加挂车皮增加运
水路运输拖排拖带法。它是指在水路运输中，利用竹、木等物品本身的浮力，不用运输工具载运，而是采取拖带运输，以减少动力消耗增加运力的方法:或将无动力驳船编成纵列认形,用拖船拖带行驶，加大船舶运载能力的方法。公路运输挂车法。它是指在公路运输中，根据汽车的运我能力，加挂拖车增加运输量

2提高运输工具装载能力

提高运输工具装载能力是指充分利用运输工具的载重量与容积，采用多种配装技术装运

货物，提高运输效率，具体做法如下:

货物实行轻重搭配装载。它通常是指在重货为主的装运情况下，同时搭配装载轻泡货物，提高运输工具利用率的装载技术。如海运矿石、黄沙等货物时在舱面捎运木材、毛竹等:

铁路运输矿石、钢材等货物时在上面搭运轻泡的农副产品等。

重大货物解体装载。它是指对一些体积大且笨重 、不易装卸又容易碰撞损伤的货物，采取拆卸装卸，提高运输工具使用空间,降低碰撞损伤的装载技术。如大型机电产品、科学仪

器、家私家具等，可以将其解体拆卸，分别包装运载，以缩小物品占据的空间位置，达到便于装卸搬运的目的。采用堆码技术装载。它是指根据车船的货位情况及不同货物的包装状态、形状,采取多层装载、套装、骑缝装载、紧密装载等堆码技术进行装载的方法。另外，改进包装技术，推进集装化、托盘化，对提高运输工具装载能力也有重要意义。

‘捌’ 求线性规划算法的路径优化毕设

我曾经研究过基于遗传算法的车辆调度问题，根据仓库、卸货地点位置以及每个地点的入，出和卸货时间限制来进行路径规划的。

‘玖’ 有什么算法可以同时解决车辆路径优化的VRPTW和SDVRP，数学模型怎么达到

智能优化算法，比如粒子群算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。优点是对问题和模型要求低，搜索速度快；缺点是容易陷入局部最优解。

‘拾’ 节约里程法，遗传算法，神经网络这几种算法哪个简单易懂在路径优化问题中哪种算法最简单易懂

路径优化的话我认为遗传算法最好用，也比较简单。