基于节约算法和CW算法求解带硬时间窗的车辆路径规划问题

最新推荐文章于 2024-07-17 17:55:57 发布
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本文探讨了在物流配送中，应用节约算法和Clark-Wright（CW）算法解决带有硬时间窗约束的车辆路径规划问题。通过Matlab实现，这两种算法将复杂问题分解为子问题并采用贪心策略，有效优化路径。

基于节约算法和CW算法求解带硬时间窗的车辆路径规划问题

在物流配送等领域，车辆路径规划问题一直是一个关键的研究方向。本文将介绍如何使用节约算法和Clark-Wright（CW）算法来求解带有硬时间窗约束的车辆路径规划问题，并提供相应的Matlab源代码。

  1. 节约算法

节约算法是一种启发式算法，通过将原问题分解为多个子问题，每次处理一个子问题来构建解决方案。对于车辆路径规划问题而言，节约算法将路径分解成许多小路径，然后通过贪心策略来组合这些小路径，使得每个小路径的总长度最小。

以下是该算法的Matlab源代码实现：

function [route, cost] = saving_algorithm(distance_matrix, capacity, demand
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【VRP问题】基于节约算法CW求解带硬时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码
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01-06 1466
1 简介 研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用,货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型.采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径.试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用. 2 部分代码 clear clc tic %% 用im
【VRP问题】基于节约算法CW求解带时间窗车辆路径规划问题（经纬度坐标转直接坐标）附matlab代码
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04-15
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【析】考虑同时取送和时间窗的车辆路径及求解算法
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：针对带时间窗的同时取送货车辆路径问题（vehicle routing problem with simultaneous pickup-delivery and time windows，VRPSPDTW），构建了以车辆使用成本、车辆行驶距离成本总支出最小化的路径优化数学模型， 提出自适应头脑风暴算法（adaptive brain storm optimization，ABSO）进行求解。全局搜索阶段，采用多项惩罚方式扩大搜索区域，并使用聚类及三种路径搜索策略进行全局搜索；局部搜索阶段，将六种破坏-修复
Clarke-Wright节约算法详解与Python代码示例
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订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
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