【VRP】基于matlab蚁群算法求解带载重约束的车辆路径规划问题【含Matlab源码 2442期】

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⛄一、蚁群算法求解外卖配送问题

1 传统蚁群算法
1.1 蚁群算法的描述
利用蚂蚁运动的随机性进而进行权重的初始化方式,得到迭代次数并计算出全部蚁群的多重路径进行搜索循环。根据模型筛选蚁群选择下一个节点,判断是否全部蚂蚁迭代、信息素的更新,去计算概率并判断禁忌表中是否饱和,当显示饱和已满,最终判断满足结束条件,得出结论。

蚁群系统是在20世纪90年代被意大利学者M.Dorigo、V.Maniezzo等通过观察记录蚂蚁的觅食性所发现的。蚂蚁的觅食过程中会释放一种信息素,蚂蚁之间通过信息素来进行通信和协调,根据释放信息素的浓度选择找到觅食的最短路径。1992年,Marco Doigo的博士论文中正式提出蚁群算法。

在后续对蚁群的觅食行为研究中发现,蚂蚁在外出觅食的路上会释放一种信息素,蚁群内的蚂蚁通过这些信息素从而实现信息的传递。而蚁群算法则是通过模拟蚂蚁种群的这种觅食过程,采用觅食过程中的一些特性,寻找确定最优的路径。

1.2 蚁群算法的优点
蚁群算法(图1)是一种模拟退化算法,反映了蚁群的觅食过程、蚁群在觅食过程中所表现的特性。这种模拟退化算法也具备以下特性:

(1)自组织性。在没有特定的外界干预的条件下,蚂蚁觅食产生自组织性,单个蚂蚁对于路径的无序寻找并且留下信息素产生作用,从而自发地趋向路径的选择,直到寻找到路径的最优解,这一过程经过算法的演变,将无序转化为有序。

(2)并行机制。每只蚂蚁在搜索路径的过程具有独立性的特点,同时也会通过信息素进行搜索路径的交流,也随即共同寻找出最优路径,从而提高搜寻的效率。蚁群算法的普适性是组合优化问题求解的重要方式,也同时增加了算法的可靠性。

(3)鲁棒性。蚁群算法的求解结果不依赖初始路线的选择,搜索过程中也不需要过多的人工因素干扰,收敛程度并不受参数、概率模型的约束。在运行过程中具有稳健性的特点,保障外卖系统大数量分析和接受订单过程中的安全性、系统的可行性。

(4)全局搜索能力强。蚁群算法应用在复杂的搜索任务中时,每一种信息素的产生代表了一只蚂蚁的信息搜索的传递,模型构造继而应用多点同时开始进行独立的解的搜索,从而体现全局进行搜索时其强大搜索的能力,找到多种路径的选择并有效进行最优路径的选择。

2 最优路线求解
对蚂蚁航迹上的信息素优化更新后,求解最优路线,实现过程如下:

(1)将信息素的值设置为1,在迭代中其启发式信息保持不变。

(2)随机选择其一个外卖位置作为蚂蚁a的出发位置,进行第一次航迹的行走,若蚂蚁a未寻访完所有外卖位置,则以蚂蚁a的当前位置开始随机先择下一个外卖位置。

(3)设置一个外卖位置在(1,0)的随机数,如果随机数小于设置的控制参数,则在未走访过多外卖位置中,选择最大可行性的外卖位置作为蚂蚁下一个移动的外卖位置。在蚂蚁走访完所有的外卖位置后返回走访外卖位置的先后顺序。

对蚂蚁个体的选择概率进行积累概率,与产生的随机数进行对比从而选择下一个外卖位置,从不断地迭代中找到最短路径并输出。

⛄二、部分源代码

tic
clear
clc
%% 用importdata这个函数来读取文件
dataset=importdata(‘input.txt’);
cap=200;
%% 提取数据信息
vertexs=dataset(:,2:3); %所有点的坐标x和y
customer=vertexs(2:end,:); %顾客坐标
cusnum=size(customer,1); %顾客数
demands=dataset(2:end,4); %需求量
h=pdist(vertexs);
dist=squareform(h); %成本矩阵
%% 初始化参数
m=50; %蚂蚁数量
alpha=1; %信息素重要程度因子
beta=5; %启发函数重要程度因子
rho=0.85; %信息素挥发因子
Q=5; %更新信息素浓度的常数
Eta=1./dist; %启发函数
Tau=ones(cusnum+1,cusnum+1); %信息素矩阵
Table=zeros(m,cusnum); %路径记录表
iter=1; %迭代次数初值
iter_max=100; %最大迭代次数
Route_best=zeros(iter_max,cusnum); %各代最佳路径
Cost_best=zeros(iter_max,1); %各代最佳路径的成本
%% 迭代寻找最佳路径
while iter<=iter_max
%% 先构建出所有蚂蚁的路径
%逐个蚂蚁选择
for i=1:m
%逐个顾客选择
for j=1:cusnum
np=next_point(i,Table,Tau,Eta,alpha,beta,dist,cap,demands);
Table(i,j)=np;
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]连杰,卢宇航,张彤凤,魏存拴,张秀文.基于改进的蚁群算法的无人机送外卖航迹规划[J].科技经济市场. 2020(12)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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