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⛄ 内容介绍
针对目前物流配送过程中客户对于送货准时性要求日益提升的问题,对每个客户采用时间窗管理约束,作为NP-Hard问题,启发式算法常被用于解决VRPTW问题.本文选取somolon数据集进行研究,运用蚁群算法进行路径规划研究,研究表明蚁群算法作为启发式算法中的一种能够有效用于解决VRPTW问题。
⛄ 部分代码
%% 解码
%输入：route_k 蚂蚁k的路径记录数组
%输入：cap 最大载重量
%输入：demands 需求量
%输入：a 顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]]
%输入：b 顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]]
%输入：L 配送中心时间窗结束时间
%输入：s 客户点的服务时间
%输入：dist 距离矩阵，满足三角关系，暂用距离表示花费c[i][j]=dist[i][j]
%输出：VC 每辆车所经过的顾客，是一个cell数组
%输出：NV 车辆使用数目
%输出：TD 车辆行驶总距离
%
%思路：例子：当前个体编码为53214，
%那么首先从头开始遍历，第一条路径为5，然后依次将3添加到这条路径，
%则该条路径变为53，此时要检验53这条路径是否满足时间窗约束和载重量约束，
%如不满足其中任何一个约束，则需要新建路径，则3为一个顾客，然后按照这种方法添加。
%如果满足上述两个约束，则继续将2添加到53这条路径，然后继续检验532这条路径是否满足时间窗约束和载重量约束，
%依此类推。
function [VC,NV,TD]=decode(route_k,cap,demands,a,b,L,s,dist)
route_k(route_k==0)=[]; %将0从蚂蚁k的路径记录数组中删除
cusnum=size(route_k,2); %已服务的顾客数目
VC=cell(cusnum,1); %每辆车所经过的顾客
count=1; %车辆计数器，表示当前车辆使用数目
preroute=[]; %存放某一条路径
for i=1:cusnum
preroute=[preroute,route_k(i)]; %将第route_k(i)添加到路径中
flag=JudgeRoute(preroute,cap,demands,a,b,L,s,dist);%判断当前路径是否满足时间窗约束和载重量约束，0表示违反约束，1表示满足全部约束
if flag==1
%如果满足约束，则更新车辆配送方案VC
VC{count}=preroute;
else
%如果满足约束，则清空preroute，并使count加1
preroute=route_k(i);
count=count+1;
VC{count}=preroute;
end
end
[VC,NV]=deal_vehicles_customer(VC); %将VC中空的数组移除
TD=travel_distance(VC,dist);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]李建军. 基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究[D]. 西安电子科技大学, 2015.
