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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
clc;
clear;
%% 多配送中心的车辆调度问题
%加载数据
load data.mat
%计算位置矩阵
m=size(X,1);
D=zeros(m,m);
%计算最短距离和最短路径
[min_Length_S,index_S]=min(L_S);
G_best_length_S(iter)=min_Length_S;
G_best_route_S(iter,1:length(Tabu_S(index_S(1),:)))=Tabu_S(index_S(1),:);
length_ave_S(iter)=mean(L_S);
disp(['第',num2str(iter),'代']);
iter=iter+1;
%% 第五步更新信息素
Delta_Tau_S=zeros(m,m);
for i=1:Pop
MM=Tabu_S(i,:);
R=MM(MM>0);
for j=1:(length(R)-1)
Delta_Tau_S(R(j),R(j+1))=Delta_Tau_S(R(j),R(j+1))+Q/L_S(i);
end
end
Tau_S=(1-Rho).*Tau_S+Delta_Tau_S;
%% 第六步：禁忌表清零
Tabu_S=zeros(Pop,n2);
load_w_S=0;
end
%% 第七步：输出结果
[best_length_S,index]=min(G_best_length_S);
best_route_S=G_best_route_S(index(1),:);
best_route_S=best_route_S(best_route_S>0);
disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~');
disp(['最短路径为：',num2str(best_route_S)]);
disp(['最短路程为：',num2str(best_length_S)]);
%% 第八步：绘制散点图和巡游过程图
%画出散点图，并标注配送中心的位置
figure(1)
plot(X(:,1),X(:,2),'o');
hold on
plot(X(best_route_S,1),X(best_route_S,2),'o-');
hold on
plot([X(w1,1),X(w2,1)],[X(w1,2),X(w2,2)],'rp','MarkerSize',9);
hold on
for i=1:n2
text(X(S(i),1),X(S(i),2),[' ' num2str(S(i))]);
end
figure(2)
plot(1:MAXGEN,G_best_length_S) ;
hold on
plot(1:MAXGEN,length_ave_S);
legend(' G_best_length_S ',' length_ave_S ');
⛄ 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.
