近年来，随着环境问题的日益突出，越来越多物流配送企业开始使用节能环保的电动物流车。 但是由于续航里程有限及充电设施布局不完善等问题，电动车并不能完全代替燃油车，所以大多物流企业目前主要采用电动车与燃油车混合配送的过渡模式。 与燃油车配送不同，由于电动车需途中进行充电，改变了原有配送系统的配置参数，并对配送时间窗产生影响；此外，实际配送过程中配送中心会在车辆离开后继续接收新的需求，导致配送系统的状态

时间窗定义4.1.1 时间窗定义时间窗约束的路径优化问题（VRPTW）是在传统的路径优化（VRP）基础上加入时间窗的约束，时间窗为客户对货物的到达时间必须在规定的 中内到达，其中 为客户 要求送达的最早时间， 为客户 要求送达的最迟时间。如果 与 的值为确定值，则为确定型时间窗，相反，如果 与 的值不确定，则为不确定型时间窗。在现实的运输问题中，很少有客户对于时间的要求是JST（Just In t

问题描述假设快递集散中心负责n个配送点的快递配送任务以及包装回收，每个配送点都配备了快递柜以及快递包装回收容器，配送点工作人员在负责快递柜的投放工作以及寄件服务的同时还负责废旧包装的打包工作。快递运输车辆从快递集散中心出发向配送点配发快件并收取配送点需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递运输车辆在完成配送任务后返回快递集散中心并卸载需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递集散中心负责将卸载的快件向上一级

概述基于电动汽车电量消耗特性，考虑电动车里程、载重、顾客服务时间窗等约束，建立以配送总成本最小为目标的电动车调度优化问题模型；利用自然数编码的遗传算法，求解出电动车的配送路线以及车辆的充电计划。由于电动汽车是靠电能驱动，故充电是电动汽车在行驶过程中必须面对的问题之一。当电池电量不足以完成剩余的配送任务时，电动车需要进入到邻近的充电站进行充电，以供其完成剩余的配送任务。在本文中，充电站采用的是快速充

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遗传算法概述遗传算法（ genetic algorithm,GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，

clearclcclose alltic%% 用importdata这个函数来读取文件% shuju=importdata('cc101.txt');load('cc101');shuju=c101;% bl=importdata('103.txt');bl=3;cap=60;%车辆最大装载量%% 提取数据信息E=shuju(1,5);

问题描述假设快递集散中心负责n个配送点的快递配送任务以及包装回收，每个配送点都配备了快递柜以及快递包装回收容器，配送点工作人员在负责快递柜的投放工作以及寄件服务的同时还负责废旧包装的打包工作。快递运输车辆从快递集散中心出发向配送点配发快件并收取配送点需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递运输车辆在完成配送任务后返回快递集散中心并卸载需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递集散中心负责将卸载的快件向上一级

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基于改进的多算子融合的图像识别系统设计图像处理研究内容数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种特定的处理。通常情况下，对图像进行处理主要有以下三个目的是提高图像的可观性，以获得所期望的结果。例如对图像进行灰度变换、几何变换、滤波等从而改善图像的质量以达到所需的、清晰的效果二是对图像数据进行编码和压缩，以便于解决数据量与存储和传输的矛盾特征提取，以便于计算机进行图像分析。比如常用作模式识别的