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怎么当网站站长,宽屏企业网站模板,雨燕直播,网站建设文化渠道带时间窗的车辆路径规划(VRPTW)问题 遗传算法求解程序代码#xff0c;蚁群算法#xff0c;粒子群算法#xff0c;节约里程算法#xff0c;禁忌搜索算法 考虑车辆的最大容量限制 考虑违反时间约束和容量约束的惩罚系数 以距离最优为优化目标 代码注释清楚#xff0c;可改性…带时间窗的车辆路径规划(VRPTW)问题 遗传算法求解程序代码蚁群算法粒子群算法节约里程算法禁忌搜索算法 考虑车辆的最大容量限制 考虑违反时间约束和容量约束的惩罚系数 以距离最优为优化目标 代码注释清楚可改性强可替换自己的数据 代码使用matlab编写。 可以直接运行的早上打开物流公司的调度系统十辆货车堵在城北高架下不来——这场景让我决定动手写个VRPTW的智能算法库。今天先分享最核心的遗传算法实现代码里埋了几个工程实战中的小技巧咱们边看边聊。先看主函数骨架function [bestRoute, minDist] GA_VRPTW(data, popSize, maxGen) % 输入参数说明 % data: 客户数据矩阵 [x坐标, y坐标, 需求量, 时间窗起点, 时间窗终点] % popSize: 种群规模 % maxGen: 最大迭代次数 % 初始化参数 vehicleCap 200; % 货车载重 punishTime 100; % 时间窗惩罚系数 punishCap 500; % 超载惩罚系数 % 初始化种群 population initPopulation(data, popSize, vehicleCap); for gen 1:maxGen % 计算适应度 fitness calcFitness(population, data, vehicleCap, punishTime, punishCap); % 选择 newPop selection(population, fitness); % 交叉 (两点交叉) newPop crossover(newPop); % 变异 newPop mutation(newPop, vehicleCap); population newPop; end % 提取最优解 [~, idx] min(fitness); bestRoute population{idx}; minDist fitness(idx); end这里的惩罚系数设置有个门道——超载惩罚要比时间窗惩罚狠得多。实际业务中货车超载被查的风险成本远高于迟到这个权重比例需要根据业务特性调整。看看种群初始化怎么处理约束function population initPopulation(data, popSize, maxCap) numCustomers size(data,1)-1; % 去掉仓库 population cell(popSize,1); for i1:popSize route []; remainingCap maxCap; unvisited randperm(numCustomers) 1; % 客户编号从2开始 while ~isempty(unvisited) next unvisited(1); if data(next,3) remainingCap route [route, next]; remainingCap remainingCap - data(next,3); unvisited(1) []; else route [route, 0]; % 0表示换车 remainingCap maxCap; end end population{i} route; end end这里用0作为分隔符表示不同车辆的路径。比如[2,5,0,3,4]表示第一辆车跑2-5第二辆跑3-4。初始化时采用贪婪随机策略既保证容量约束又引入随机性。带时间窗的车辆路径规划(VRPTW)问题 遗传算法求解程序代码蚁群算法粒子群算法节约里程算法禁忌搜索算法 考虑车辆的最大容量限制 考虑违反时间约束和容量约束的惩罚系数 以距离最优为优化目标 代码注释清楚可改性强可替换自己的数据 代码使用matlab编写。 可以直接运行的适应度计算是核心中的核心function fitness calcFitness(population, data, maxCap, pt, pc) fitness zeros(length(population),1); depot data(1,:); for i1:length(population) route population{i}; totalDist 0; violation 0; currentPos depot(1:2); currentTime 0; currentLoad 0; for node route if node 0 % 换车 % 回库距离 totalDist norm(currentPos - depot(1:2)); currentPos depot(1:2); currentTime 0; currentLoad 0; continue; end % 计算到达时间 custData data(node,:); dist norm(currentPos - custData(1:2)); arrivalTime currentTime dist/60; % 假设速度60km/h % 时间窗惩罚 if arrivalTime custData(4) waitTime custData(4) - arrivalTime; elseif arrivalTime custData(5) violation (arrivalTime - custData(5)) * pt; end % 载重累积 currentLoad custData(3); if currentLoad maxCap violation (currentLoad - maxCap) * pc; end totalDist dist; currentPos custData(1:2); currentTime max(arrivalTime, custData(4)) 0.5; % 服务时间0.5小时 end % 回到仓库 totalDist norm(currentPos - depot(1:2)); fitness(i) totalDist violation; end end注意这里的时间计算逻辑早到要等待晚到就记惩罚。实际项目中发现把等待时间折算成司机成本加到目标函数里效果更好有兴趣可以自己改。交叉操作采用两点交叉保留父代优良片段function newPop crossover(parents) newPop parents; for i1:2:length(parents) p1 parents{i}; p2 parents{i1}; % 找交叉点避开换车点 crossPoints sort(randperm(length(p1),2)); while any(p1(crossPoints(1):crossPoints(2))0) || ... any(p2(crossPoints(1):crossPoints(2))0) crossPoints sort(randperm(length(p1),2)); end % 执行交叉 child1 [p1(1:crossPoints(1)-1), p2(crossPoints(1):crossPoints(2)), p1(crossPoints(2)1:end)]; child2 [p2(1:crossPoints(1)-1), p1(crossPoints(1):crossPoints(2)), p2(crossPoints(2)1:end)]; newPop{i} repair(child1); newPop{i1} repair(child2); end end修复函数repair是关键要处理可能出现的重复客户ID和容量超标。这里篇幅所限没展开完整代码里会包含这个函数。使用样例% 测试数据格式仓库4个客户 data [ 0 0 0 0 24; % 仓库 20 80 30 8 12; 50 30 40 14 18; 100 70 20 9 15; 80 20 60 10 16 ]; [bestRoute, minDist] GA_VRPTW(data, 50, 100); disp([最优路径, num2str(bestRoute)]); disp([总成本, num2str(minDist)]); % 可视化 figure; scatter(data(2:end,1), data(2:end,2), filled); hold on; scatter(data(1,1), data(1,2), 100, r, filled); title(客户点分布图);跑起来能看到类似这样的输出最优路径2 0 4 3 1 总成本358.6表示调度方案是第一辆车跑客户2第二辆车跑4-3-1这里客户编号从2开始。代码拿回去改数据就能用调整parameters结构体里的参数就能适应不同场景。想要更快的收敛速度可以把选择策略改成锦标赛选择追求解的质量可以加入局部搜索算子。下期可能会讲讲用禁忌搜索做邻域搜索的trick有问题的评论区见。