基于模拟退火算法与LNS求解的车辆路径规划

基于模拟退火算法与LNS求解的车辆路径规划

车辆路径规划是解决在复杂环境下对一系列目标点进行优化排列的问题。常见的解题方法包括贪心算法、遗传算法等，本文将介绍一种结合模拟退火算法与LNS的解法，并提供Matlab源代码。

1. 模拟退火算法
   模拟退火算法是一种 群智能算法 ，广泛用于求解NP难问题。它对当前解进行邻域搜索，判断新解是否更优，如果是则接受，否则以一定的概率接受其产生的次优解，以防陷入局部最优解。

2. LNS算法
   LNS算法是大规模邻域搜索算法的一种，通过裁剪原问题中的一部分变量，将原问题转化为多个子问题进行求解。这样不仅可以优化求解时间，还能保证解的可接受性。

3. 结合算法
   结合模拟退火与LNS的算法在车辆路径规划中表现突出。具体实现如下：

（1）初始化：随机生成一个可行解作为初值
（2）循环优化：不断进行邻域搜索，并以一定概率接受次优解，直到达到收敛或最大迭代次数
（3）裁剪：在当前最优解中，删除长度超过一定阈值的路径段，形成新的子问题
（4）对子问题进行邻域搜索，并将结果与原解合并得到新解
（5）返回第2步进行循环优化

下面是Matlab源代码：

function [x,fval