【改进篇】Python实现VRP常见求解算法——量子粒子群算法（QDPSO）

基于python语言，实现经典量子粒子群算法（QDPSO）对车辆路径规划问题（CVRP）进行求解， 优化代码结构，改进Split函数

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1. 适用场景

求解CVRP
车辆类型单一
车辆容量不小于需求节点最大需求
单一车辆基地

2. 改进效果对比

这里做了简单的参数敏感性分析，量子粒子群算法的参数较少，只有一个创新参数 alpha，参数调整范围为：[0.1,0.95]，步长为0.05其他参数：最大迭代次数为300，车辆容量为80。

2.1 实验结果汇总

在这里插入图片描述

3. 求解结果

（1）收敛曲线

在这里插入图片描述

（2）车辆路径

在这里插入图片描述

（3）输出文件
在这里插入图片描述

4. 部分代码

（1）数据结构

# 数据结构：解
class Sol():
    def __init__(self):
        self.node_no_seq=None # 解的编码
        self.obj=None  # 目标函数
        self.route_list=None # 解的解码
        self.route_distance = None  # 车辆路径的长度集合
# 数据结构：网络节点
class Node():
    def __init__(self):
        self.id=0 # 节点id
        self.x_coord=0 # 节点平面横坐标
        self.y_coord=0 # 节点平面纵坐标
        self.demand=0 # 节点需求
class Model():
    def __init__(self):
        self.best_sol=None # 全局最优解
        self.node_id_list=[] # 需求节点集合
        self.sol_list=[] # 解的集合
        self.demand_dict={}  #需求节点映射id集合
        self.distance_matrix = {}
        self.depot=None # 车场节点
        self.number_of_demands=0  # 需求节点数量
        self.vehicle_cap=0 # 车辆最大容量
        self.Cr=0.5 # 差分交叉概率
        self.F=0.5 # 差分变异概率
        self.popsize=0

（2）距离矩阵

# 计算距离矩阵
def calDistanceMatrix(model):
    for i in model.node_id_list:
        for j in model.node_id_list:
            d=math.sqrt((model.demand_dict[i].x_coord-model.demand_dict[j].x_coord)**2+
                        (model.demand_dict[i].y_coord-model.demand_dict[j].y_coord)**2)
            model.distance_matrix[i,j]=d
        dist = math.sqrt((model.demand_dict[i].x_coord - model.depot.x_coord) ** 2
                             + (model.demand_dict[i].y_coord - model.depot.y_coord) ** 2)
        model.distance_matrix[i, model.depot.id] = dist
        model.distance_matrix[model.depot.id, i] = dist

（3）路径提取

def extractRoutes(node_no_seq,P,depot_id):
    route_list = []
    j = len(node_no_seq)
    while True:
        i = P[node_no_seq[j-1]]
        route = [depot_id]
        route.extend(node_no_seq[k] for k in range(i+1, j))
        route.append(depot_id)
        route_list.append(route)
        j = i+1
        if i == -1:
            break
    return route_list

（4）位置更新

# 更新位置
def updatePosition(model):
    alpha=model.alpha
    pg=model.pg
    mg=model.mg
    #更新历史平均最优位置
    mg_=[0]*model.number_of_demands
    for id, sol in enumerate(model.sol_list):
        x=sol.node_no_seq
        pl = model.pl[id].node_no_seq
        pi=[]
        for k in range(model.number_of_demands):
            phi = random.random()
            pi.append(phi*pl[k]+(1-phi)*pg[k])
        if random.random()<=0.5:
            X=[min(int(pi[k]+alpha*abs(mg[k]-x[k])*math.log(1/random.random())),model.number_of_demands-1)
               for k in range(model.number_of_demands)]
        else:
            X=[min(int(pi[k]-alpha*abs(mg[k]-x[k])*math.log(1/random.random())),model.number_of_demands-1)
               for k in range(model.number_of_demands)]
        #调整可行性
        X= adjustRoutes(X, model)
        X_obj, X_route_list,X_route_distance = calObj(X,model)

        if X_obj < model.pl[id].obj:
            model.pl[id].node_no_seq = copy.deepcopy(X)
            model.pl[id].obj = X_obj
            model.pl[id].route_list = X_route_list
            model.pl[id].route_distance = X_route_distance
        if X_obj < model.best_sol.obj:
            model.best_sol.obj = copy.deepcopy(X_obj)
            model.best_sol.node_no_seq = copy.deepcopy(X)
            model.best_sol.route_list = copy.deepcopy(X_route_list)
            model.best_sol.route_distance = copy.deepcopy(X_route_distance)
            model.pg = copy.deepcopy(X)
        mg_ = [mg_[k] + model.pl[id].node_no_seq[k] / model.popsize for k in range(model.number_of_demands)]
        model.sol_list[id].node_no_seq = copy.deepcopy(X)
        model.sol_list[id].obj = copy.deepcopy(X_obj)
        model.sol_list[id].route_list = copy.deepcopy(X_route_list)
        model.sol_list[id].route_distance = copy.deepcopy(X_route_distance)
    model.mg=copy.deepcopy(mg_)