1 内容介绍
随着市场经济快速发展和现代技术的不断演变,现代物流业也得到了空前的发展.在物流配送活动的各个环节中,配送路径优化对企业提高服务质量,降低物流成本,提高经济效益起到至关重要的作用.蚁群优化算法作为群智能算法的典型代表,在路径规划求解中表现出良好的效果.本文研究了带容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),并采用蚁群优化算法进行优化求解.实验结果表明,蚁群优化算法能够有效地求解带容量约束车辆路径问题.
2 仿真代码
function TextOutput(Distance,Demand,route,Capacity)
%% 输出路径函数
%输入：route 路径
%输出：p 路径文本形式
%% 总路径
len=length(route); %路径长度
disp('Best Route:')
p=num2str(route(1)); %配送中心位先进入路径首位
for i=2:len
p=[p,' -> ',num2str(route(i))]; %路径依次加入下一个经过的点
end
disp(p)
%% 子路径
route=route+1; %路径值全体+1，为方便下面用向量索引
Vnum=1; %
DisTraveled=0; % 汽车已经行驶的距离
delivery=0; % 汽车已经送货量，即已经到达点的需求量之和
subpath='0'; %子路径路线
for j=2:len
DisTraveled = DisTraveled+Distance(route(j-1),route(j)); %每两点间距离累加
delivery = delivery+Demand(route(j)); %累加可配送量
subpath=[subpath,' -> ',num2str(route(j)-1)]; %子路径路线输出
if route(j)==1 %若此位是配送中心
disp('-------------------------------------------------------------')
fprintf('Route of Vehichle No.%d: %s \n',Vnum,subpath)%输出：每辆车 路径
fprintf('Distance traveled: %.2f km, load rate: %.2f%%; \n',DisTraveled,delivery/Capacity*100)%输出：行驶距离 满载率
Vnum=Vnum+1; %车辆数累加
DisTraveled=0; %已行驶距离置零
delivery=0; %已配送置零
subpath='0'; %子路径重置
end
end
3 运行结果
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4 参考文献
[1]陈廷伟, 施铱鹏, 周敏宣,等. 基于改进蚁群算法的带容量约束车辆路径问题求解[J]. 信息与电脑, 2022, 34(7):4.
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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