【VRP问题】基于模拟退火算法结合LNS求解车辆路径规划问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流配送过程中的关键问题之一,随着物流配送行业竞争日益激烈和客户对物流配送时效性要求越来越高,对车辆路径问题的研究,尤其是对带时间窗车辆路径问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows, VRPTW)的研究,不仅可以帮助运输企业提高服务水平,为客户提供快捷,准时,安全,舒适的服务,而且有助于企业节约运输成本,提高车辆利用效率,缩短生产周期,加速资金周转,实现资源的合理配置,汲取第三利润源泉"的财富,因此研究带时间窗车辆路径问题具有重要的现实意义. 在构造车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)数学模型后,采用路径间调整和路径内优化方法,结合模拟退火算法策略对该问题进行求解.重点阐述了VRP模拟退火算法的设计思路,详细分析和编制了求解程序框图,并实现了计算机求解.仿真测试结果表明:采用模拟退火算法求解VRP效果显著,计算速度较快,与有关算法对比显示了较强的实用性和可操作性,为解决大规模VRP提供了一种有效算法.

⛄ 部分代码

m=randi([1 2]);

switch m

    case 1

       

        [Lrepair,unrouted]=Repair_metho_1(model,L);

        

    case 2

        

        [Lrepair,unrouted]=Repair_metho_2(model,L);

        

    case 3

        

        [Lrepair,unrouted]=Opt3_intra(model,L);

        

end

end

insert = @(a, x, n)cat(2,  x(1:n), a, x(n+1:end));

z=inf;

i=1;

unrouted=[];

c=model.c;

node=L.list;

tour=L.Ldestroy;

a=zeros(numel(node),numel(tour));

Tnew=cell(numel(node),numel(tour));

regret=zeros(numel(node),numel(tour));

while ~isempty(node)

    for j=1:numel(tour)

        for n=1:numel(node)

            

            if feasibility(model,tour{j},node(n),c(j))

                while i~=numel(tour{j})

                    

%                     tournew=insert(node(n),tour{j},i);

                    tournew= [tour{j}(1:i),node(n),tour{j}(i+1:end)];

%                     tournew=insert2(tour{j},node(n),i);

%                     tournew=vectorInsertAfter(tour{j},i,node(n));

                    bq1=distance(model.d,tournew);

                    bq2=distance(model.d,tour{j});

                    if bq1-bq2<z

                        z=bq1-bq2;

                        T=tournew;

                    end

                    i=i+1;

                end

                a(n,j)=z;

            else

                a(n,j)=1e9;

                T=tour{j};

                T=Opt2(T,model.d);

            end

            regret(n,j)=a(n,j)-min(a(:,j));

            i=1;

            z=inf;

            Tnew{n,j}=T;

        end

        regret=a-min(a,[],2);

        SN=sum(regret,2);

        

    end

    if SN~=0

        

    [~,ix]=max(SN);

    node(ix)=[];

    [~,iy]=min(a(ix,:));

    tour{iy}=Tnew{ix,iy};

    a=[];

    Tnew=[];

    else

        unrouted=[unrouted,node];

        return

        

    end

end

Lrepair=tour;

end

insert = @(a, x, n)cat(2,  x(1:n), a, x(n+1:end));

z=inf;

i=1;

unrouted=[];

c=model.c;

node=L.list;

tour=L.Ldestroy;

a=zeros(numel(node),numel(tour));

Tnew=cell(numel(node),numel(tour));

regret=zeros(numel(node),numel(tour));

while ~isempty(node)

    for j=1:numel(tour)

        for n=1:numel(node)

            

            if feasibility(model,tour{j},node(n),c(j))

                while i~=numel(tour{j})

                    

%                     tournew=insert(node(n),tour{j},i);

                    tournew= [tour{j}(1:i),node(n),tour{j}(i+1:end)];

%                     tournew=insert2(tour{j},node(n),i);

%                     tournew=vectorInsertAfter(tour{j},i,node(n));

                        bq1=distance(model.d,tournew);

                        bq2=distance(model.d,tour{j});

                    if bq1-bq2<z

                        z=bq1-bq2;

                        T=tournew;

                    end

                    i=i+1;

                end

                a(n,j)=z;

            else

                a(n,j)=1e9;

                T=tour{j};

                T=Opt2(T,model.d);

            end

            regret(n,j)=a(n,j)-min(a(:,j));

            i=1;

            z=inf;

            Tnew{n,j}=T;

        end

        regret=(a-min(a,[],2)) .* (randi([800 1200],1,1)/1000) ;

%         regret=(a-min(a,[],2)) .* (randi([800 1200],size(regret,1),size(regret,2))/1000) ;

        SN=sum(regret,2);

        

    end

    if SN~=0

        

    [~,ix]=max(SN);

    node(ix)=[];

    [~,iy]=min(a(ix,:));

    tour{iy}=Tnew{ix,iy};

    a=[];

    Tnew=[];

    else

        unrouted=[unrouted,node];

        return

       

    end 

end

Lrepair=tour;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]穆东等. "基于并行模拟退火算法求解时间依赖型车辆路径问题." 计算机集成制造系统 21.6(2015):11.

[2]胡大伟, 朱志强, 胡勇. 车辆路径问题的模拟退火算法[J]. 中国公路学报, 2006, 19(4):4.

⛄ 完整代码

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