基于遗传算法求解车辆路径规划问题 - 附Matlab代码

基于遗传算法求解车辆路径规划问题 - 附Matlab代码

车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）是指在给定的一组顾客、一定数量的配送中心和一定数量的货车的情况下，如何安排每一辆货车从一个中心出发，经过若干个顾客进行配送后返回到该中心的配送路线，使得总运输成本最小。该问题常见于物流配送领域，也是NP难问题之一。

本文将介绍使用遗传算法解决VRP问题的方法，并提供相应的Matlab代码。遗传算法是一种通过模拟生物进化过程对问题进行优化的算法，其主要思想是将问题转化为一个个个体的遗传编码，在不断迭代的过程中通过选择、交叉、变异等操作筛选出较优的个体，最终获得全局最优解。

以下为Matlab代码实现：

function [bestSolution,costTime] = VRPGA(nodeNum,nodeLoc,demand,vehicleNum,vehicleCapacity)
    tic;
    %初始化种群大小为200
    popSize=200;
    %生成初始种群
    pop=InitPop(popSize,nodeNum);
    %评估所有种群个体的适应性函数值
    fitness=EvalPop(pop,nodeLoc,demand,vehicleNum,vehicleCapacity);
    %迭代200次
    for iter=1:200
        %选择最优的个体进行进化
        newPop=pop(selection(fitness,popSize),:);
        %进行交叉操作
        newPop=crossover(newPop,nodeNum);