【路径规划-VRP问题】基于遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题附matlab代码

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⛄ 内容介绍

有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因为其有重要的现实意义而备受关注.其时间窗即为客户接受服务的时间范围,该问题是运筹学和组合优化领域中的著名NP问题,是解决物流配送效率的关键,传统寻优方法效率低,耗时长,找不到满意解,往往导致物流成本过高.为了提高寻优效率,降低物流运送成本,基本遗传算法求解VRPTW问题.首先建立数学模型,然后基于大规模邻域搜索算法(LNS)生成遗传算法初始解,最后利用遗传算法在初始种群中找到最优解.计算结果表明,遗传算法可以更好求解车辆路径问题,有效降低物流成本.

⛄ 部分代码

tic

clear

clc

%% 用xlsread函数来读取xlsx文件

dataset=xlsread('实例验证数据.xlsx','转换后数据','A2:G17');

cap=150;                                                                %车辆最大装载量

v=30/60;                                                                %车辆行驶速度=30km/h=30/60km/min

%% 提取数据信息

E=dataset(1,5);                                                         %配送中心时间窗开始时间

L=dataset(1,6);                                                         %配送中心时间窗结束时间

vertexs=dataset(:,2:3);                                                 %所有点的坐标x和y

customer=vertexs(2:end,:);                                              %顾客坐标

cusnum=size(customer,1);                                                %顾客数

v_num=min(25,cusnum);                                                   %车辆最多使用数目

demands=dataset(2:end,4);                                               %需求量

a=dataset(2:end,5);                                                     %顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]]

b=dataset(2:end,6);                                                     %顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]]

s=dataset(2:end,7);                                                     %客户点的服务时间

h=pdist(vertexs);                                                       %计算各个节点之间的距离

dist=squareform(h);                                                     %距离矩阵

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]张露. (2020). 基于改进遗传算法求解带时间窗车辆路径规划问题. 中国物流与采购(14).

⛳️ 完整代码

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