【VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划VRPTW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.

⛄ 完整代码

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