基于遗传优化的CDVRP问题最优值求解matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.部分程序

4.算法理论概述

5.完整程序

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1.程序功能描述

       基于遗传优化的CDVRP问题最优值求解，整个系统包括一个配货中心，多个车辆以及多种不同类型的待配送商品。通过matlab仿真计算出每个车辆的最优配货路线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

测试结果：

车辆ID.1: 0 -> 25 -> 6 -> 5 -> 15 -> 21 -> 2 -> 10 -> 16 -> 4 -> 0. 
行驶距离: 155.20km, 负载率: 86.11%, 油耗:17.17L 

车辆ID.2: 0 -> 22 -> 19 -> 1 -> 11 -> 8 -> 3 -> 18 -> 24 -> 7 -> 13 -> 20 -> 14 -> 23 -> 17 -> 9 -> 12 -> 0. 
行驶距离: 160.31km, 负载率: 94.27%, 油耗:17.35L 

3.部分程序

..........................................................
 
[routes, count] = func_Chromo2Routes(Chromosome);

for i = 1:count
    route = routes{i};
    route = route + 1; % 全部加1，方便索引
    DisTraveled = 0; % 行驶距离
    Loadage = 0; % 装载量
    OilCost = 0; % 总油耗
    path = '0';
    for j = 2:length(route)
        DisTraveled = DisTraveled + Distance(route(j-1),route(j));
        Loadage = Loadage + Demand(route(j));
        path = [path, ' -> ', num2str(route(j)-1)];
    end
    %% 计算总油耗
    currLoad = Loadage;
    for j = 1:length(route)-1
        cost = currLoad/Capacity*(FullyCost-IdleCost)+IdleCost;
        OilCost = OilCost + cost * Distance(route(j),route(j+1));
        currLoad = currLoad - Demand(route(j+1));
    end
    fprintf("车辆ID.%d: %s. \n", i, path);
    fprintf("行驶距离: %.2fkm, 负载率: %.2f%%, 油耗:%.2fL \n", DisTraveled, Loadage/Capacity*100, OilCost);

end
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4.算法理论概述

      带容量和距离约束的车辆路径问题（Capacitated and Distance-constrained Vehicle Routing Problem, CDVRP）是物流配送中的经典组合优化问题。其目标是在满足以下约束的条件下，规划一组最优路径：

1.车辆容量约束：每辆车的配送货物总量不超过其最大容量。

2.总行驶距离约束：所有车辆的总行驶距离不超过预设阈值。

3.路径完整性：每辆车从配送中心出发，服务若干客户后返回配送中心。

       遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过迭代操作（选择、交叉、变异）逐步优化解的质量。其核心步骤如下：

1.编码：将问题的解表示为染色体（如客户序列或路径序列）。

采用自然数编码，每个客户的编号代表一个基因，一条路径由一串基因组成。例如，客户序列 [0,3,6,9,0,10,5,2,0] 表示两辆车服务的路径：

车辆1：配送中心 → 客户3 → 客户6 → 客户9 → 配送中心。

车辆2：配送中心 → 客户10 → 客户5 → 客户2 → 配送中心。

2.初始化种群：随机生成一组初始解。

随机生成N条路径，确保每条路径满足：

所有客户被覆盖。

每条子路径的总需求量不超过Q。

每条子路径的总距离不超过Dmax​。

3.适应度评估：计算每个个体的适应度值（如总行驶距离的倒数）。适应度函数用于衡量个体的优劣，通常取为总行驶距离的倒数或负数（以最小化距离为目标）。

4.选择操作：根据适应度值选择优秀个体进入下一代。

5.交叉操作：通过基因交换生成新个体。

6.变异操作：通过随机扰动增强种群多样性。

7.终止条件：达到最大迭代次数或适应度值收敛。

5.完整程序

VVV

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