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⛄ 内容介绍
有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因为其有重要的现实意义而备受关注.其时间窗即为客户接受服务的时间范围,该问题是运筹学和组合优化领域中的著名NP问题,是解决物流配送效率的关键,传统寻优方法效率低,耗时长,找不到满意解,往往导致物流成本过高.为了提高寻优效率,降低物流运送成本,基本遗传算法求解VRPTW问题.首先建立数学模型,然后基于大规模邻域搜索算法(LNS)生成遗传算法初始解,最后利用遗传算法在初始种群中找到最优解.计算结果表明,遗传算法可以更好求解车辆路径问题,有效降低物流成本.
⛄ 部分代码
%% 计算一条配送路线的行驶距离
%输入route： 当前配送路径
%输入dist： 距离矩阵
%输出p_l： 当前配送路线行驶距离
function p_l=part_length(route,dist)
n=length(route);
p_l=0;
if n~=0
for i=1:n
%因为配送中心在dist矩阵中的第一行（列），所以在计算两个节点距离时需要将坐标加1
if i==1
p_l=p_l+dist(1,route(i)+1);
else
p_l=p_l+dist(route(i-1)+1,route(i)+1);
end
end
p_l=p_l+dist(route(end)+1,1);
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]张露. (2020). 基于改进遗传算法求解带时间窗车辆路径规划问题. 中国物流与采购(14).
