基于蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划VRPTW问题附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

TechInk

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

阅读量253

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechInk/article/details/132727042

Matlab 专栏收录该内容

150 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

基于蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划VRPTW问题附Matlab代码

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，常被用于解决组合优化问题。在本文中，我们将使用蚁群算法来解决带时间窗的车辆路径规划（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）问题，并提供相应的Matlab代码实现。

VRPTW问题是指在一组客户点之间，有一辆或多辆车辆需要进行配送，每个客户点有特定的需求量和时间窗（表示在该时间窗内进行配送的时间窗口），车辆需要在时间窗内满足客户需求，并且满足车辆容量的限制。目标是找到一条路径，使得所有客户点都被访问且满足时间窗和容量限制的条件下，最小化总行驶距离或总配送成本。

以下是使用蚁群算法求解VRPTW问题的Matlab代码：

function [bestSolution, bestDistance] = antColonyVRPTW(coordinates

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

TechInk

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

精选资源

【路径规划-VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码.zip

11-05

【路径规划-VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab源码.zip

【车辆路径问题VRPTW】基于北极海鹦优化（APO）算法求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW研究（Matlab代码实现）

11-11

【车辆路径问题VRPTW】基于北极海鹦优化（APO）算法求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于北极海鹦优化（APO）算法求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）的研究，通过...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【VRP】基于matlab蚁群算法求解多中心的车辆路径规划问题【含Matlab源码 111期】

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；

01-13

4084

蚁群算法求解多中心的车辆路径规划问题完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

【路径规划】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）matlab代码

m0_60703264的博客

11-13

1392

1 简介车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)是近二十年来运筹学,应用数学,网络分析,图诊,计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,也是组合优化中的NP完全难题.VRP不但为离散优化领域中其他的各类算法提供了思想方法平台,而且还广泛地应用于运输,生产,国防,生物,计算机应用等领域.该文着重于对有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with TimeWindow,简称VRPTW)的近似算法进行研究. 2 部分代码

蚁群算法求解VRPTW问题

weixin_42616101的博客

07-21

3031

在VRPTW中，有一组客户需要被服务，这些客户位于不同的位置，每个客户有特定的需求量和时间窗口。时间窗口定义了每个客户允许被访问的时间范围，即服务必须在时间窗口内完成。此外，还有一个或多个车辆可用于服务客户，并且每辆车有容量限制。VRPTW的目标是找到一组最优路径，使得所有客户的需求得到满足，并且最小化总的路程和车辆的数量。解决VRPTW问题可以帮助优化物流和配送等领域的路线规划，提高效率和降低成本。

【路径规划】基于遗传算法求解多中心带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab代码

m0_60703264的博客

12-06

308

1 简介在分析时间窗的惩罚函数基础上,建立了带有时间窗的多配送中心车辆调度模型,针对模型设计了两阶段求解算法,先通过扫描算法把客户化分到不同的配送中心负责配送,然后采用遗传算法求解带有时间窗的多配送中心的车辆调度模型,最后,结合算例仿真计算验证了算法的有效性. 现有的区域内多配送中心配送多采用分区域独立配送模式．多个配送中心虽同属于一家企业，但一般情况下，企业会根据行政区划为每个配送中心划分一个业务范围，各配送中心间相对独立．在分区域独立配送模式下，一个客户会固定从属于某一特定配送中心，而不会根据客户

VRPTW

FanSunshineboy的博客

02-20

2819

带时间窗的VRP问题是在该基础上，还需要满足服务时间约束，即配送人员需要在一定的时间窗内到达客户需求点进行服务。带时间窗的VRP问题分为硬时间窗和软时间窗两种，硬时间窗是车辆一定要在时间窗范围内到达指定用户处，不能早于时间窗要求的最早时间，也不能晚于时间窗的最晚时间；VRP问题一般是指从物流配送中心用多辆车向多个客户需求点送货，每个客户需求点的位置和需求量是已知的，车辆的最大载质量是一定的，要求合理安排配送路线使得目标函数最优，并且满足以下条件：每个客户需求点只能被一辆车访问，并且只能访问一次；

matlab遗传算法求解单配送中心，多车型，时间窗的路径优化VRPTW问题（多约束）

M-博客

04-21

4196

模型需要数据其中第一列为点的编号，0为配送中心，二三列为横纵坐标，四列为需求量，五列为时间窗开始时间（通常规定最早的那个时间为0，转换成数字，以此类推），六列为最晚时间窗，七列为服务时间。 cap=[200,300,400]; %车辆最大装载量 v_num=[5,4,3];

深入解析：如何使用改进的PSO（粒子群优化）算法高效地解决VRPTW问题 - Python实现指南

qq_38334677的博客

08-27

895

PSO算法是一种群体智能优化技术，它是通过模拟鸟群觅食行为来找到问题的最优解的。在PSO中，每个“鸟”被称为一个“粒子”，每个粒子在搜索空间中代表一个可能的解。通过追踪每个粒子的最佳位置和整个群体的最佳位置，粒子可以更新其速度和位置，从而向最优解靠近。通过本文，我们深入探讨了如何使用改进的PSO算法来解决具有时间窗约束的车辆路径问题。我们介绍了VRPTW的基础知识，传统的PSO算法，以及如何对其进行改进以获得更好的性能。通过Python的实现，我们展示了如何将这些理论应用到实践中。

干货|蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题（附Java代码及详细注解）

zll_hust的博客

02-04

6293

优快云的朋友们，大家好呀！我是微信公众号【程序猿声】的小编，来到简书与各位交流学习。我们的公众号由华中科技大学管理学院管理科学与工程专业的学生自发组建，分享运筹优化算法和一些新奇有趣的计算机方面内容。我们注重干货分享，自行编写大量代码供大家学习交流，涉及各类运筹学相关的启发式、精确式算法，解决相关的TSP、VRP等问题。今天小编带大家了解一种群体仿生类算法：蚁群算法。我们以VRPT...

蚁群算法求解有时间窗约束的车辆路径问题matlab程序

最新发布

budingxiaomoli的博客

11-30

479

本文总结了常见的位运算原理及其应用。基础位运算包括左移、右移、按位取反、与或非等操作。重点介绍了位图思想在哈希表优化中的应用，以及提取/删除最右侧1的方法。通过5道LeetCode题目展示了位运算的实际应用：判断字符唯一性（位图优化）、寻找缺失数字（异或运算）、两数之和（无进位相加）、只出现一次数字（位统计）和消失的两个数（分类异或）。这些题目展示了位运算在节省空间、提高效率方面的优势，为解决算法问题提供了新的思路。

湘大头歌程-Ride to Office练习笔记

myw071205的博客

11-29

754

Charley骑车从起点到终点（4500米）需要有人陪伴骑行，遇到更快者会加速跟上。输入给出同行者的速度v和出发时间t，要求计算Charley到达终点的最短时间（小数向上取整）。关键思路是Charley最终会与最快到达终点的人同时到达。解题时忽略提前出发者，对每个同行者计算其到达时间t + ceil(4.5/v*3600)，取最小值作为答案。代码使用limits.h初始化最小值和math.h的ceil函数处理取整。后文详细介绍了limits.h的常量定义和math.h的四种取整函数的功能与区别

dfs|mask^翻转

一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活

11-30

注意到：灯泡状态周期是6。

进阶数学算法-取石子游戏(ZJOI2009)

Ayanami_Rei的博客

11-29

793

ZJOI 2009 取石子游戏

基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现

2501_92729044的博客

11-30

153

本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。

【剑斩OFFER】算法的暴力美学——只出现一次的数字 ||

就业知识博客

11-24

659

力扣137题：只出现一次的数字 ||

【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

子午的博客

11-30

494

民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。