基于蚁群算法求解运钞车路径规划问题matlab实现

追逐程序梦想者

于 2023-06-13 02:50:06 发布

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文章标签： matlab 算法数学建模

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本文介绍了使用蚁群算法在Matlab中解决Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands (VRPSD)问题的方法。通过定义参数、生成初始解和运用启发函数，结合信息素更新策略，求得最小化总旅行时间和距离的最优路径，并进行了可视化展示。

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基于蚁群算法求解运钞车路径规划问题matlab实现

VRPSD（Vehicle Routing Problem with Stochastic Demands）问题是指在一定数量的客户之间，一组车辆从仓库出发，为所有客户提供所需的服务，并最终返回仓库，同时最小化总旅行时间或距离。本文提供了一种使用蚁群算法求解VRPSD问题的 Matlab 实现方式。

首先，我们需要定义一些参数，包括蚁群数量、初始信息素含量、信息素挥发因子、信息素增加因子和最大迭代次数等。

antcount = 50;          % 蚂蚁数量
Q = 1;
Rho = 0.5;              % 信息素挥发因子
Alpha = 1;
Beta = 3;
Eta = 1./distances;     % 启发函数
Tau = ones(size(distances))*0.1;   % 初始信息素
MaxIt = 100;            % 最大迭代次数

然后，我们需要生成初始解，并依据启发函数和信息素选择下一个客户。生成一个方阵 distances 表示各个客户之间的距离。下面是核心代码：

% 计算距离矩阵
distances = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = i+1:n
        distances(i,j) = norm(data(j)

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