【MDVRP问题】基于遗传算法GA最后一英里送货路线送货上门附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在物流配送的 “最后一英里” 环节，如何在多仓库（depot）、多车辆、多客户的复杂场景下，实现 “路径最短、成本最低、效率最高” 的送货上门服务，是物流企业降本增效的核心痛点。传统人工调度或简单贪心算法，难以应对客户分布分散、车辆载重 / 里程受限等约束，易导致 “车辆空驶率高”“配送超时” 等问题。而多 depot 车辆路径问题（MDVRP） 作为经典组合优化问题，恰好适配这一场景 —— 通过合理分配各仓库的配送范围与车辆路线，平衡全局资源；遗传算法（GA） 则凭借 “全局搜索能力强、鲁棒性高” 的优势，能高效求解 MDVRP 的近似最优解，为最后一英里送货提供实用化优化方案。本文将从问题建模、GA 算法设计、工程实现到效果验证，全面拆解基于 GA 的 MDVRP 最后一英里送货解决方案。

一、MDVRP 问题建模：最后一英里送货的核心约束与目标

要设计有效的 GA 优化方案，需先明确最后一英里送货场景下 MDVRP 的核心要素、约束条件与优化目标，确保模型贴合实际业务需求。

1. 问题核心要素

MDVRP 相比传统单 depot 车辆路径问题（VRP），新增 “多仓库” 维度，最后一英里场景下的核心要素包括：

• Depot（仓库）：多个配送起点，每个仓库有固定数量的配送车辆（如 depot 1 有 5 辆货车，depot 2 有 3 辆货车），车辆从仓库出发，完成配送后需返回原仓库；

• Customer（客户）：送货上门的服务对象，每个客户有明确的位置坐标（如小区门牌号、写字楼地址）与货物需求量（如 2 箱生鲜、1 件家电）；

• Vehicle（车辆）：有载重上限（如 500kg）、最大行驶里程（如 200km）、最大配送时间（如 8 小时）约束，不同仓库的车辆参数可不同（如 depot 1 车辆载重更大，适合大件货物）；

• Cost（成本）：主要包括车辆行驶成本（如每公里油耗成本 2 元）、车辆固定成本（如每辆车单次出动成本 100 元）、超时惩罚成本（如每超时 1 小时罚款 50 元）。

2. 关键约束条件

最后一英里送货需满足严格的业务约束，否则会导致配送失败或客户投诉：

• 载重约束：某辆车服务的所有客户需求量总和 ≤ 车辆载重上限（如客户 A 需求 100kg、客户 B 需求 80kg，车辆载重 200kg，则可同时服务 A 和 B）；

• 里程约束：车辆从仓库出发，遍历所有服务客户后返回仓库的总行驶里程 ≤ 车辆最大行驶里程（避免车辆中途无油）；

• 时间约束：车辆配送总时间（行驶时间 + 卸货时间）≤ 最大配送时间，且需在客户约定时间窗内送达（如客户 C 要求 9:00-11:00 送货，车辆需在此时间段内到达）；

• 分配约束：每个客户仅由一个仓库的一辆车服务（避免重复配送或漏配）；

• 车辆数量约束：每个仓库出动的车辆数 ≤ 该仓库的可用车辆数（避免无车可用）

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [newPopulation] = repairOperation(population, model)

% 

    newPopulation = zeros(size(population));

    populationSize = size(population, 1);

    for i = 1 : populationSize

        individual = population(i, :);

        newPopulation(i, :) = model.repairIndividual(individual, model);

    end

end

🔗 参考文献

[1]李俊纬.物流配送TSP问题的研究[D].哈尔滨工业大学[2025-09-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.738787.

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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