蚁群算法MATLAB解VRP问题

最新推荐文章于 2025-07-14 09:22:59 发布

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文章标签： matlab python java

原文链接：http://www.cnblogs.com/zxhyxiao/p/9413325.html

本文介绍如何使用MATLAB的ANT_VRP函数解决车辆路径问题（VRP），并提供了相关资源链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Excel exp12_3_2.xls内容：

ANT_VRP函数：

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ANT_VRP(D,Demand,Cap,iter_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)

%% R_best 各代最佳路线
%% L_best 各代最佳路线的长度
%% L_ave 各代平均距离
%% Shortest_Route 最短路径
%% Shortest_Length 最短路径长度
%% D 城市间之间的距离矩阵，为对称矩阵
%% Demand 客户需求量
%% Cap 车辆最大载重
%% iter_max 最大迭代次数
%% m 蚂蚁个数
%% Alpha 表征信息素重要程度的参数
%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数
%% Rho 信息素蒸发系数
%% Q 信息素增加强度系数

n=size(D,1);                 
T=zeros(m,2*n);           %装载距离
Eta=ones(m,2*n);          %启发因子
Tau=ones(n,n);            %信息素
Tabu=zeros(m,n);