掌握Python物流系统车辆路线规划视频课程

欢迎学习《掌握Python智驾系统车辆路线规划视频课程》，学习使用 2-opt、3-opt、大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火来解决 TSP 和 CVRP 问题。在本课程中，您将学习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) 和容量车辆路径问题 (CVRP)。

本课程专为研究人员、数据科学家以及物流和调度专业人士而设计，提供理论基础和动手编码练习。您将使用基本的 Python 库从头开始实现每个算法，从而无需依赖外部包即可深入理解这些概念。

我们将介绍现实世界的问题实例，提供理论和代码的逐步解释。您还将创建算法解决方案的动态可视化，帮助您直观地了解这些算法在实践中的工作原理。

除了编码和理论之外，本课程还强调实际应用。您将学习如何比较算法性能、得出有意义的结论，并了解何时根据问题的独特要求应用每种方法。通过指导性数值示例和问题解决策略，您将有信心应对各种 VRP 变体并优化现实世界的物流挑战。无论您从事研究工作还是工业界工作，本课程都将为您高效创新和改进路由解决方案奠定坚实的基础。

无论您是想提高优化技能、开发应对行业挑战的解决方案，还是扩展启发式和元启发式算法的知识，本课程都为您提供了卓越所需的所有工具。

最后，您不仅会了解如何解决 VRP，还会了解如何自定义和扩展这些算法以解决更复杂的现实问题。加入我们，将您的优化技能提升到一个新的水平！

Published 10/2024
Created by Hadi Aghazadeh
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 48 Lectures ( 8h 44m ) | Size: 2.84 GB

你将会学到的

• 了解 VRP 理论：了解 TSP 和 CVRP 背后的理论以及如何在优化中解决这些问题。
• 从头开始实现算法：使用基本 Python 库编写 k-opt、大邻域搜索、禁忌搜索和模拟退火算法。
• 动手实践：通过实际编码练习将算法应用于标准 TSP 和 CVRP 问题实例。
• 动态可视化解决方案：创建动画和可视化以逐步理解和呈现解决方案。
• 遵循数值示例：分步数值示例将指导您了解每种算法的理论和实现。
• 比较算法性能：评估和比较不同优化算法的结果，以推断其效率和适用性。
• 自定义和扩展算法：了解如何针对其他 VRP 变体和现实场景调整和扩展这些算法。
• 探索启发式改进：实现不​​同的算法结构和思想，以提高启发式和元启发式的效率。

此课程面向哪些人：

• 优化问题研究人员：非常适合从事或研究优化算法和技术的人员。
• 数据科学家：尤其是那些专注于解决复杂的物流、路线和调度问题的科学家。
• 计划员和调度员：公司中管理交付路线、生产计划或其他资源分配任务的专业人员。
• 学生和爱好者：任何有兴趣学习如何使用 Python 从头开始​​解决车辆路径问题 (VRP) 的人。
• 寻求启发式见解的开发人员：希望提高启发式和元启发式优化技能的程序员。