精通车辆路线规划问题:使用 Python 解决 TSP 和 CVRP 问题,掌握 2-opt、3-opt、大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火
你将学习到
理解 VRP 理论
学习旅行商问题(TSP)和容量车辆配送问题(CVRP)的理论及其优化方法。掌握这些问题的基本概念,了解它们在物流和调度中的重要性。
从头开始实现算法
使用基本的 Python 库编写 k-opt、 大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火算法。通过动手编码,你将对这些算法的实现有深入的理解。
实践操作
将算法应用于标准的 TSP 和 CVRP 问题实例,通过实际的编码练习来巩固你的学习。
动态可视化解决方案
创建动画和可视化效果,以逐步理解和展示算法解决方案。视觉化让你更直观地掌握问题的解决过程。
跟随数字示例
通过逐步的数字示例引导你了解每种算法的理论和实现过程。确保你对每个步骤都有清晰的理解。
比较算法性能
评估和比较不同优化算法的结果,推断它们的效率和适用性。学习如何选择最合适的算法来应对特定问题的独特要求。
定制和扩展算法
学习如何修改和扩展这些算法,以适应其他 VRP 类型和真实场景的需求。掌握算法的灵活性和适应性。
探索启发式改进
实现不同的算法结构和思路,以提高启发式和元启发式的效率。理解加速算法的潜在途径。
需求
基本 Python 知识(可选)
熟悉 Python 语法及基本编程概念将更有帮助,但不强制要求。
不需要 VRP 先前经验
所有算法和概念将从基础开始讲解,因此无需具备任何车辆路线规划的先前知识。
课程描述
通过掌握车辆路线问题(VRP)释放优化的力量!在这门课程中,你将学习如何使用一系列强大的算法——k-opt、大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火,来解决旅行商问题(TSP)和容量车辆配送问题(CVRP)。这门课程专为研究人员、数据科学家以及从事物流和调度的专业人士设计,既提供理论基础,又包含动手编码练习。
你将从头实现每个算法,使用基本的 Python 库,不依赖于外部包,从而深入理解概念。在课程中,我们将通过真实问题实例,逐步讲解理论与代码的结合。你还将创建动态的算法解决方案可视化,帮助你在实践中直观理解算法的工作原理。
不仅包含编码和理论,课程还强调实际应用。你将学习如何比较算法性能,得出有意义的结论,并理解在不同情况下应用每种方法的合适时机。通过引导式的数字示例和问题解决策略,确保你在处理各类 VRP 变体和优化真实世界物流挑战时信心满满。
无论你是希望增强优化技能、解决行业挑战,还是扩展启发式和元启发式算法的知识,这门课程都将为你提供所需的所有工具,让你在这一领域中脱颖而出。
到课程结束时,你不仅能够理解如何解决车辆路线问题,还能够定制和扩展这些算法,以应对更复杂的现实问题。加入我们,提升你的优化技能到新的高度!
由 Hadi Aghazadeh
MP4 创建 | 视频:h264、1280×720 | 音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch
类型:电子学习 | 语言:英语 | 时长:48 讲(8 小时 44 分钟)| 大小:2.84 GB
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