完整代码与注释：模拟退火路径规划求解器

项目介绍

路径规划之所以成为物流和运输中的关键问题，是因为它直接影响着资源利用效率和服务质量。在城市交通、货物配送等领域，如何科学合理地规划路径，使得车辆行驶最短，成为了迫切需要解决的问题。传统的算法可能难以应对复杂多变的实际情况，因此我们选择了模拟退火算法，这种模仿金属冶炼中的退火过程的算法，具有全局搜索的优势，能够更好地适应各种实际场景。

关键词

1. 路径规划
2. 模拟退火算法
3. 物流优化
4. 车辆路径
5. 智能算法

效果展示

项目思路

整个项目的实现思路可以分为以下步骤：

1. 数据读取和处理：

• 通过read_excel函数读取Excel文件，获取节点信息和距离矩阵。
• 初始化模型，包括节点集合、起点（配送中心）、车辆容量等信息。

2. 初始解生成：

• 使用initial_sol函数生成随机的初始解，即节点的初始访问顺序。

3. 模拟退火算法主循环：

• 初始化模拟退火算法参数，如初始温度（T0）、最终温度（Tf）、冷却因子（detaT）等。
• 进入主循环，直至温度降至最终温度。
• 在每个温度下进行局部搜索，通过随机选择交换、逆转或插入操作生成新解。
• 判断是否接受新解，根据模拟退火概率进行决策。

4. 路径分割和距离计算：

• 使用splitRoutes函数将TSP解分割成车辆路径，计算车辆数。
• 利用calDistance函数计算路径的行驶距离。

5. 优化结果记录和输出：

• 记录每次迭代中的最优解。
• 输出最终优化的路径、车辆数以及行驶距离。

6. 效果展示：

• 使用plotObj函数绘制优化过程中目标函数值的变化图。

具体代码

代码注释解释：

1. num_vehicle: 记录车辆数量，初始为1。
2. vehicle_routes: 存储所有车辆路径的列表。
3. route: 存储当前车辆路径的列表。
4. remained_cap: 记录当前车辆路径的剩余容量。
5. 遍历节点序列，判断节点是否超出车辆容量。
6. 如果未超出容量，将节点加入当前车辆路径，并更新剩余容量。
7. 如果超出容量，将当前车辆路径添加到车辆路径列表，重新初始化当前路径，并增加车辆数量。
8. 返回车辆数量和车辆路径列表。
   整体作用解释：
   该函数的作用是将TSP（Traveling Salesman Problem，旅行商问题）的解分割成为车辆路径，同时计算车辆数量。在物流领域中，TSP解表示了一组节点的访问顺序，而车辆路径则是根据容量限制将这些节点分配给不同的车辆，确保每辆车的容量不超过设定值。函数返回车辆数量和车辆路径的列表，为后续计算路径距离和优化结果提供基础。