基于模拟退火算法求解同时取送货的车辆路径问题

最新推荐文章于 2023-10-12 13:50:05 发布

MZEing

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文章标签：模拟退火算法算法机器学习 Matlab

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本文探讨了如何运用模拟退火算法求解同时取送货的车辆路径问题（VRPPD），提供了MATLAB代码实现，包括初始化、计算成本、生成邻域解和接受解的策略。该算法通过迭代寻找最优车辆路径方案。

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）是指在给定一组客户需求和一辆或多辆车辆的情况下，如何有效地安排车辆的路径，以满足所有客户的需求并最小化总行驶距离或成本。在某些情况下，车辆需要同时取货和送货，这被称为同时取送货的车辆路径问题（VRP with Pickup and Delivery，简称VRPPD）。本文将介绍如何使用模拟退火算法求解VRPPD，并提供相应的MATLAB代码。

模拟退火算法是一种启发式算法，常用于求解组合优化问题。它通过模拟固体退火过程中的分子运动来搜索问题的解空间。下面是使用模拟退火算法求解VRPPD的MATLAB代码：

function [bestSolution, bestCost] = VRPPD_SA(locations, demands, capacity,

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