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汽车网络中的重要规范：ISO14229-15765
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汽车网络中的重要规范：ISO14229-15765资源文件列表:
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ISO14229_15765/14229/ISO14229-1-2013 规范和需求.PDF 2.08MB
- ISO14229_15765/14229/ISO14229-2-2013 会话层服务.PDF 1.61MB
- ISO14229_15765/14229/ISO14229-3-2012 UDSonCAN.PDF 309.29KB
- ISO14229_15765/14229/ISO14229-4 2012 UDSonFR.pdf 897.1KB
- ISO14229_15765/14229/ISO14229-5-2013 UDSonIP.pdf 454.76KB
- ISO14229_15765/14229/ISO14229-6-2013 UDSonK-Line.pdf 559.15KB
- ISO14229_15765/14229/ISO14229-7-2015 UDSonLIN.pdf 988.65KB
- ISO14229_15765/15765/
- ISO14229_15765/15765/ISO15765-1-2011 一般信息和用例定义.PDF 209.58KB
- ISO14229_15765/15765/ISO15765-2-2011 传输协议和网络层服务.PDF 362.53KB
- ISO14229_15765/15765/ISO15765-3-2004 UDSonCAN.PDF 6.8MB
VRPTW问题可以描述为：有一群客户需求货物配送服务，每个客户都有特定的货物需求量、服务时间以及可接受服务的时间段（即时间窗）。配送中心拥有一定数量的车辆，每辆车有固定的载重量和服务时间限制。车辆需要在规定的时间窗内完成对各个客户的服务并返回仓库，否则可能会产生额外的等待或处罚成本。目标是规划最优的车辆路径，以最小的总运输距离或成本满足所有客户的需求。
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式算法，主要用于解决组合优化问题。在应用于车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows，简称VRPTW）时，它通过蚂蚁寻找食物时释放的信息素来指导其他蚂蚁找到更优路径的方式，来寻找满足各种约束条件的最优车辆配送路径。
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Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的算法，适用于带权的有向图或无向图。它采用贪心策略，逐步找到从源点到其他所有顶点的最短路径。
Dijkstra算法的基本思路是以起始点为中心，向外层层扩展，直到覆盖所有顶点。算法维护一个距离数组（通常记为dis），用来记录源点到每个顶点的最短距离估计，以及一个集合（通常记为S），用来存放已经确定最短路径的顶点。初始时，源点的路径权重赋为0，如果存在直接到达的边，则将邻接顶点的路径长度设为边的权重；对于不存在直接到达的边，则将路径长度设为无穷大。算法不断选取距离最短且未处理过的顶点，更新其邻接顶点的距离，直到所有顶点的最短路径都已确定。
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