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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
tic
clear
clc
%% 用xlsread函数来读取xlsx文件
dataset=xlsread('实例验证数据.xlsx','转换后数据','A2:G17');
cap=150; %车辆最大装载量
v=30/60; %车辆行驶速度=30km/h=30/60km/min
%% 提取数据信息
E=dataset(1,5); %配送中心时间窗开始时间
L=dataset(1,6); %配送中心时间窗结束时间
vertexs=dataset(:,2:3); %所有点的坐标x和y
customer=vertexs(2:end,:); %顾客坐标
cusnum=size(customer,1); %顾客数
v_num=min(25,cusnum); %车辆最多使用数目
demands=dataset(2:end,4); %需求量
a=dataset(2:end,5); %顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]]
b=dataset(2:end,6); %顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]]
s=dataset(2:end,7); %客户点的服务时间
h=pdist(vertexs); %计算各个节点之间的距离
dist=squareform(h); %距离矩阵
⛄ 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).
