本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题，程序中考虑了两种车型，建立的目标函数是车辆总运营成本最小，考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束，采用的优化算法是遗传算法，程序内部有详细的注释，方便修改。

VRP问题求解车辆路径，主要采用爬山算法。
带容量约束和路径约束

Algorithm-jsprit.zip,JSPRIT是一个基于Java的开源工具，用于解决丰富的车辆路径问题。
,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

汽车工业已经成为我国工业第五大支柱产业,其产业链长、关联度高、消费拉动大,被业内人士公认为涉及面最广、技术复杂程度最高的领域之一,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。
而推动汽车行业发展的重点在于汽车物流的发展。
在由供应物流、生产物流和销售物流组成的汽车供应链体系中,汽车零部件物流是整个汽车供应链的源头、是最复杂的环节,涉及数百家零部件供应商和上万个零部件种类。
而提高供应物流运作效率的关键在于选择何种物流运作模式进行运输调度。
汽车零部件物流采用循环取货模式设计的车辆路径进行零部件配送,可以有效地降低运输费用和包装费用,从而降低整个供应链的成本。
循环取货车辆路径问题特点是取货车辆按照设计好的路径在规定的时间窗口内从供应商处将货物运送至汽车厂,同时将从汽车厂返回的空箱送回供应商处。
循环取货是小批量、多频次、及时的、闭环拉动式的取货模式,具有节省库存,提高送货质量和物流运作效率的优点,对降低整个汽车供应链的成本具有重要的作用。
基于以上分析,本文运用物流工程学、运筹学、计算机科学等方法,对汽车供应物流循环取货的关键问题—车辆路径问题进行研究。
首先结合所研究问题的背景和意义及国内外研究现状,提出了本文的研究重点及思路,并系统地阐述了汽车物流、循环取货、车辆路径问题及禁忌搜索算法的相关理论。
其次,建立了循环取货车辆路径问题的数学模型,并进行了拆分约束、重量约束和时间窗约束。
最后，对禁忌搜索法进行改进，同时对各个要素进行设计。
同时,结合本文给出循环取货的具体算例，用C#编程实现本文设计的算法进行算例求解对初始数据进行拆分和不拆分的判断，进行数据分析，证明本文所建立模型的合理性。

源代码是解决车辆路径问题的。
就是在进行染色体交叉时，一定要注意基因结构的问题。
根据具体应用情况，尽量要保证好的基因结构遗传到后代中。
其实此时的交叉变异等所有的操作，考虑的是基因结构，而不是单个的基因。
所以在设计编码方式时就要考虑到设计出良好的基因结构。
便于分割和组合的结构是好的设计。

可以直接运行求解VRP的matlab程序，可以求解具有时间窗、与容量限制的车辆路径问题

车辆路径问题的水波算法

路径问题研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。
采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。
试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。

在对多个分仓库进行送货时，将其中能取得最大“节约里程”的两个分仓库合并在一条线路上，进行巡回送货，能够取得最大的节约里程。
同时，在不超过运输车辆载货容量的条件下，对这条选定的巡回线路，如能将其它分仓库按其能取得“节约里程”的大小纳入这条线路中，则能取得更大的里程节约效果。

运用遗传算法和模拟退火结合的方式解决车辆路径调度问题

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。