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基于灰狼优化算法求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）研究
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摘要
- 带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）是物流配送领域的关键挑战。本文提出一种基于灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）的求解方法，通过模拟灰狼群体狩猎行为，结合动态参数调整策略，优化车辆路径的总行驶距离与时间窗约束满足率。实验结果表明，GWO算法在求解VRPTW时，相较于粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA），具有更快的收敛速度和更优的路径成本。本文提供完整的MATLAB代码实现，为物流调度提供理论支持。
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1. 引言
- VRPTW要求在满足车辆容量、客户服务时间窗等约束下，规划多辆车的配送路径以最小化总成本。传统优化方法如精确算法难以应对大规模问题，而群智能算法