多种容量的车辆路径规划问题的模拟退火算法求解

MATLAB实现模拟退火算法解决车辆路径规划问题
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文章介绍了如何使用MATLAB中的模拟退火算法解决多种容量的车辆路径规划问题。通过随机搜索和Metropolis准则,该算法能够逐步逼近最优解,适用于快递配送和货物运输等场景。文中还提及了算法实现的关键步骤,包括参数初始化、新解生成、成本计算以及迭代更新,并指出可以结合邻域搜索和局部搜索优化算法效率。

多种容量的车辆路径规划问题的模拟退火算法求解

车辆路径规划是一个经典的优化问题,在很多实际应用中都有广泛的应用,比如快递配送、货物运输等。而在实际的问题中,车辆的容量往往是有限的,因此需要考虑多种容量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这一问题。

模拟退火算法是一种启发式优化算法,它通过模拟固体退火过程中的晶体结构变化来搜索最优解。算法通过在解空间中进行随机搜索,并根据一定的准则接受或拒绝新的解,以逐步逼近最优解。下面是使用MATLAB实现多种容量车辆路径规划问题的模拟退火算法的源代码:

% 初始化参数
T = 100; % 初始温度
T_min = 1; % 最小温度
alpha = 0.9
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