关于多目标车辆路径优化问题的源代码，C语言，包含文档描述。

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

遗传算法进行车辆路径规划算法 蚁群算法-车辆路径问题

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。

车辆路径问题代码！主要包括了初始种群的生成，种群的选择，迭代，绘图等。

时间窗的车辆路径问题进行研究，建立以最小化车辆数量和行驶路程为目标的多目标数学模型，提出一 种结合改进差分进化算法和变邻域下降搜索的基于Pareto支配的混合差分进化算法。首先重新定义了个体的生成 方式。其次，结合双种群策略和变邻域下降搜索技术来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力，并在搜索过程中用 随机个体替代种群中的重复个体，维持种群的多样性。然后引入Pareto支配的概念来评价个体的优劣性，并采用擂 台法则构造非支配解集