【路径规划】基于瞬态三角哈里斯鹰算法TTHHO求解带时间窗的骑手外卖配送路径规划问题研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-07-12 23:05:38 发布

大龙不吃小鱼干

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文章标签：算法 matlab 开发语言支持向量机

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🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

瞬态三角哈里斯鹰算法（TTHHO）在带时间窗外卖配送路径规划中的应用研究

1. TTHHO的核心原理与改进机制

2. 外卖配送路径规划问题的约束建模

3. TTHHO在路径规划中的适配与优化机制

3.1 算法适配设计

3.2 算法流程

4. 兼容性与优化效果分析

4.1 时间窗约束兼容性

4.2 载量约束兼容性

4.3 优化效果对比

5. 挑战与改进方向

5.1 现存挑战

5.2 改进策略

6. 研究展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

瞬态三角哈里斯鹰算法（TTHHO）在带时间窗外卖配送路径规划中的应用研究

1. TTHHO的核心原理与改进机制

TTHHO是哈里斯鹰优化算法（HHO）的改进版本，通过引入瞬态三角机制增强全局搜索与局部开发的平衡性，其核心原理包括：

瞬态搜索策略：利用动态三角拓扑结构调整种群位置，通过三角波函数生成扰动因子，避免早熟收敛。公式表示为：
协同围攻机制：模拟哈里斯鹰的四种捕猎行为（软围攻、硬围攻、渐进俯冲等），提升局部搜索精度。

改进优势：
传统HHO易陷入局部最优，而TTHHO的瞬态三角扰动因子显著增强全局搜索能力。在无人机路径规划中，TTHHO较HHO路径长度缩短12%，转角成本降低18%。

2. 外卖配送路径规划问题的约束建模

带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）需满足以下约束：

时间窗约束：客户 ii 的服务时间窗 [ei,li]，骑手到达时间 aiai 需满足 ei≤ai≤li。早到需等待，晚到产生惩罚成本。目标函数包含惩罚项：

其中 α,β为惩罚系数。
载量约束：骑手携带的订单总量不超过最大容量 QQ。
路径连续性：从配送中心出发，访问所有客户后返回，每个客户仅访问一次。
动态性挑战：订单实时生成需动态调整路径，传统静态算法难以应对。

问题复杂性：
目标函数需综合路径长度、服务客户数、时间窗违约惩罚等多目标，解空间随客户数指数级增长。

3. TTHHO在路径规划中的适配与优化机制

3.1 算法适配设计

编码方式：采用整数编码，个体表示客户访问序列（如 [0,3,1,2,0]表示从配送中心出发的路径）。
约束处理：
- 时间窗惩罚项：适应度函数中加入违约惩罚：
- 载量修复机制：若路径超过容量，拆分客户到新路径。
瞬态机制的应用：在探索阶段扩大搜索范围，开发阶段精细化局部搜索，避免遗漏高质量解。

3.2 算法流程

初始化：随机生成路径序列种群。
迭代优化：
- 探索阶段：以概率 PtransPtrans 选择三角迁移策略更新位置。
- 开发阶段：根据能量 EE 选择围攻策略（软/硬围攻）。
约束修复：修复违反载量或时间窗的路径。
终止输出：达到最大迭代次数后输出最优路径。