基于粒子群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题VRPTW模型 - MATLAB 实现

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本文介绍如何用MATLAB实现粒子群算法(PSO)解决带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)。通过定义输入参数,如客户数量、车辆信息和时间窗限制,以及PSO的算法参数,可以找到满足客户需求和时间窗限制的最优路径,以最小化总行驶距离。提供完整MATLAB源代码供读者参考和调整。

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基于粒子群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题VRPTW模型 - MATLAB 实现

车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是指在给定一组客户需求和一些可用车辆的情况下,确定车辆的路径,使得满足客户需求的同时,最小化总行驶距离/时间或最小化总成本。而带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)是在VRP的基础上,增加了每个客户的时间窗要求,即每个客户对车辆的到达时间有一定的限制。在本文中,我们将使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来解决VRPTW模型,并提供相应的MATLAB源代码。

首先,我们需要定义问题的输入参数。以下是VRPTW模型的输入参数:

  1. num_customers:客户数量(不包括仓库)
  2. num_vehicles:车辆数量
  3. vehicle_capacity:车辆的容量限制
  4. depot:仓库的坐标(x, y)
  5. customers:每个客户的信息,包括坐标(x, y)、需求量、时间窗(开始时间,结束时间)
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