【VRP问题】基于蚁群算法求解配送路径最短问题附matlab代码

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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VRP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VRP问题。

⛄ 部分代码

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.

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