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智能优化算法及优化案例目录

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发表于 2023-4-1 10:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
在未来几个月时间里,将会逐步针对先前整理的博客文章进行分类归纳,并建立成为智能优化算法及案例库的学习专栏区。内容的讲解将会从理论算法到应用阶段的分级过渡,通过具体的优化案例来阐述算法的相关应用。其中优化案例将会重点从车辆路径问题、生产调度问题、排班问题(如公交车的运营)、二维路径问题、三维路径问题如避障等,编程实现的语言基本为Python或者Matlab。
如下为整理的智能优化算法及优化案例查阅目录
1、算法概述

1.1    遗传算法
1.2    蚁群算法
1.3    粒子群算法
1.4    模拟退火算法
1.5    多目标非支配排序遗传算法NSGA-II
1.6、Dijkstra算法
1.7、A* 算法
1.8 、RRT算法
1.9、强化学习dqn、ddqn算法  
1.10、...(待补充)
2、VRP路径规划问题

2.1    TSP问题
         2.1.1、遗传算法求解TSP问题(本科生,入门难度,2颗星)
         2.1.2、蚁群算法求解TSP问题(本科生,入门难度,2颗星)
         2.1.3、模拟退火算法求解TSP问题(本科生,入门难度,2颗星)
2.2    CVRP问题
        2.2.1、遗传算法求解CVRP问题(本科生,中等难度,3-4颗星)
2.3    VRPTW问题
        2.3.1、遗传算法求解VRPTW(研究生,中等难度,5-6颗星)
        2.3.2、蚁群算法求解VRPTW(研究生,中等难度,5-6颗星)
2.4    VRPPD问题(研究生,中等难度,5-6颗星),内含一些变种问题,可能会演变的稍复杂。
2.5    多约束的VRP问题
        2.5.1、多中心VRP问题(研究生中高等难度,7-8颗星)
        2.5.2、多层网络的VRP问题(研究生高难度,9-10颗星)
        2.5.3、多中心多车型的VRP问题(研究生高难度,8-9颗星)
2.6    动态VRP问题(暂不做讲解)(研究生高难度,7-10颗星)
2.7    多目标约束问题(研究生中高等难度,7-8颗星)
2.8    多式联运问题(本科生、研究生,低中高等难度,4-8颗星)看问题的变化情况
2.9    AGV路径规划问题(本科生、研究生中等难度,4-7颗星)
2.10    二维空间路径规划问题
        2.10.1、Search-based Planning
                Dijkstra's、A*、Bidirectional A*、BFS、DFS...
        2.10.2、Sampling-based Planning
                RRT、RRT*、FMT*、BIT
2.11   三维空间路径规划问题
        2.11.1、Search-based Planning
                Dijkstra's、A*、Bidirectional A*、BFS、DFS...
        2.11.2、Sampling-based Planning
                RRT、RRT*、FMT*、BIT
3、生产车间调度优化问题

3.1    混合流水车间问题(遗传算法)(研究生中等难度,6-8颗星)
3.2    订单拆分调度问题(NSGA_II)(研究生中高等难度,6-9颗星)
4、公交车的调度排班优化问题

5、优秀硕士论文复现


以上问题如有需要编程实现或者代码定制,可以私信。
QQ:3617351952(昵称:梦回江南)
懒得打字嘛,点击右侧快捷回复 【右侧内容,后台自定义】
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