基于Matlab的模拟退火算法解决多容量车辆路径规划问题

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本文详细介绍了如何运用Matlab实现模拟退火算法解决多容量车辆路径规划问题。通过该算法,可以找到在满足车辆容量限制前提下的最短行驶路径。文章包括问题描述、算法解析、源代码解读以及计算总行驶距离的方法,适用于实际的车辆路径规划场景。

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基于Matlab的模拟退火算法解决多容量车辆路径规划问题

概述:
车辆路径规划是一个重要的组合优化问题,在实际应用中具有广泛的应用。其中,多容量车辆路径规划(Multiple Capacitated Vehicle Routing Problem,简称MCVRP)是一种经典的车辆路径规划问题。本文将介绍如何使用Matlab编写模拟退火算法来解决MCVRP,并提供相应的源代码。

问题描述:
MCVRP是指在给定一组客户位置、一组具有不同容量限制的车辆和每个客户的需求情况下,如何有效地安排车辆的路线,使得所有客户被访问且满足车辆容量限制的前提下,总行驶距离最短。

解决方法 - 模拟退火算法:
模拟退火算法是一种启发式优化算法,通过模拟金属退火的过程,逐步接受更差的解以避免陷入局部最优解。以下是使用Matlab编写的MCVRP模拟退火算法的源代码:

% 初始化参数
T_init = 100; % 初始温度
T_min 
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