基于遗传算法的多车型带时间窗车辆路径规划问题求解

基于遗传算法的多车型带时间窗车辆路径规划问题求解

本文将介绍如何使用遗传算法来求解多车型带时间窗车辆路径规划问题，并提供MATLAB源代码实现。该问题涉及到多个车辆在一定时间窗内完成多个任务，并且需要在最短时间内完成所有任务。

遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，它通过模拟自然界的进化过程来搜索最优解。遗传算法的优点是可以处理大规模问题并且具有全局搜索能力，因此非常适合解决多车型带时间窗车辆路径规划问题。

下面是MATLAB源代码实现：

% 定义问题参数
num_vehicles = 2; % 车辆数量
num_tasks = 5; % 任务数量
num_customers = num_tasks - 1; % 客户数量
task_time_windows = [0 20; 5 25; 10 30; 15 35; 20 40]; % 任务时间窗
vehicle_capacity = 300; % 车辆容量
demand = [0 50 30 20 10]; % 客户需求
distance_matrix = [0 5 10 15 20;
                   5 0 5 10 15;
                   10 5 0 5 10;
                   15 10 5 0 5;
                   20 15 10 5 0]; % 距离矩阵

% 定义遗传算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
num_generations = 100; % 迭代次数
mut