【VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题附matlab代码(经纬度已转换成直角坐标)

1 简介

2 部分代码

%算法的第一步是先初始化clcclearclose alldata=[33580.60995  7556.450541  0  0  480  033517.94427  7550.258605  38.1  60  180  6033289.92183  7490.746137  24.2  30  150  5433536.90179  7546.496191  15.2  30  300  3033468.72568  7568.941866  23.1  30  330  4233460.59935  7541.606391  17.8  60  330  4233543.82804  7572.457439  16.5  120  240  3033550.43798  7601.835535  16.5  60  120  3633556.05244  7557.051973  17.3  150  180  4233519.38135  7524.888891  12.6  60  90  3033474.3799  7456.877774  20.2  60  120  48];m=50;                                   %蚂蚁总数alpha=1;                                %信息度启发因子beta=2;                                 %期望值启发式因子Rho=0.6;                                %信息素挥发因子 NC_max=100;                             %最大循环次数Q=80;                                   %信息素增量   %% 本算例参数C=data(:,1:2);%城市位置W=data(:,3);%城市位置T_serve=data(:,6);%城市位置T_limit=data(:,4:5);%时间窗限制Q_begin=C(1,:);%开始城市C(1,:)=[];W(1)=[];T_serve(1)=[];T_limit(1,:)=[];Weight=60;%载重/限制v=1;  %速度%% % 初始化n=size(C,1);                            %表示n个城市D=zeros(n,n);                           for i=1:n    for j=1:n        if i~=j                         %表示同一个城市之间的距离不存在        D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;        else         D(i,j)=eps;        end    endendEta=1./D;                               %城市与城市之间的能见度,在基于概率转移时用到这个参数endfor j=1:size(path,2)    R_temp=path{j};    if ~isempty(R_temp)        plot([Q_begin(1),C(R_temp(1),1)],[Q_begin(2),C(R_temp(1),2)],'-b');        hold on        plot([Q_begin(1),C(R_temp(end),1)],[Q_begin(2),C(R_temp(end),2)],'-b');        hold on        for k=1:size(R_temp,2)-1            plot([C(R_temp(k),1),C(R_temp(k+1),1)],[C(R_temp(k),2),C(R_temp(k+1),2)],'-b');        end    endendtitle('最优配送方案路线图');xlabel('x')ylabel('y')figure(2)plot(1:size(Roadlength_best,1),Roadlength_best,'-k')xlabel('迭代次数')ylabel('目标函数值')title('迭代过程')for i=1:size(path,2)    temp=path{i};    WE(i)=sum(W(temp));end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]李建军. 基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究[D]. 西安电子科技大学, 2015.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

VRP问题(Vehicle Routing Problem)是一个经典的路径规划问题,主要研究如何合理分配配送车辆到待服务的客户点,并在满足各类约束条件的前提下,确定最优的配送路径以最大限度地降低总成本。 在传统的VRP问题中,每个客户点都有一个固定的服务时间。然而,在实际情况中,有些客户点可能会有时间窗约束,即只能在某个时间段内进行服务。这就是时间窗车辆路径规划问题。 为了求解时间窗VRP问题,可以采用禁忌搜索算法。禁忌搜索算法是一种元启发式搜索算法,通过维护一个禁忌列表来避免搜索过程中陷入局部最优解。 具体求解时间窗VRP问题时,可以参考以下步骤: 1. 初始化:随机生成初始解,即车辆路线的初始分配方案。 2. 邻域生成:通过交换、插入或删除操作,生成当前解的邻域解集。 3. 评价和选择:对邻域解集中的解进行评价,并选择满足约束条件且评价最好的解作为当前解。 4. 更新禁忌列表:将当前解加入禁忌列表中,更新禁忌列表中的解的禁忌状态。 5. 终止条件:根据预设的终止条件(例如达到最大迭代次数或无法改善解),判断是否停止搜索。 6. 返回最优解:返回搜索过程中的最优解作为问题的解。 通过利用禁忌搜索算法求解时间窗车辆路径规划问题,能够快速找到满足约束条件的优化方案,使得配送车辆的总成本最小化,提高了运输效率和配送质量。
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