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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
%% 计算每辆车离开当前路径上集配中心时的载货量、每辆车离开当前路径上每一点时的载货量
%输入vehicles_customer 每辆车所经过的顾客
%输入d1 表示由集配中心运送到顾客的配送量
%输出vd 每辆车离开集配中心的装货量
%输出vw 每辆车离开加工车间的装货量
%输出vl 每辆车离开当前路径上集配中心时的载货量、每辆车离开当前路径上每一点时的载货量
function [vl]= vehicle_load( vehicles_customer,demands)
n=size(vehicles_customer,1); %车辆总数
vl=zeros(n,1); %每辆车离开当前路径上集配中心时的载货量、每辆车离开当前路径上每一点时的载货量
%% 先计算出每辆车在集配中心初始的装货总量
for i=1:n
route=vehicles_customer{i};
if isempty(route)
vl(i)=0;
else
Ld= leave_load( route,demands );
vl(i)=Ld;
end
end
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.
