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⛄ 内容介绍
研究一个仓库下,同质车队具有最大负载能力限制,客户同时具有送货与取货需求,产品以原有形态回收的逆向物流车辆路径问题,建立了带车辆最大行程约束的VRPSPD问题的混合整数规划模型;在蚁群系统算法的基础上,采用了基于贪婪蚂蚁系统算法的信息素更新策略,针对VRPSPD问题车辆负载量不断波动的复杂特性,设计了考虑车辆负载使用率的启发式因子;考虑车辆出仓载货量的初始化与剩余客户的送取货需求量相关,并在一定范围内随机取值.实例运算的结果表明,该算法对于求解带车辆最大行程约束的VRPSPD问题,可以有效提高车辆的负载率,避免因负载波动和最大负载能力约束而增加车辆总行程,在可接受的计算时间内收敛到满意解.
⛄ 部分代码
dt = D(route(j-1),route(j)) / speed; % 行驶时间
% 行驶成本
Z2 = Z2 + 7.575*D(route(j-1),route(j)) / 10000*(1+C2*QI);
nowtime = nowtime + dt;
QI = QI - q(route(j)) + p(route(j));
if QI > qm
qm = QI;
end
% 约束
if qm > qmax
punish = punish + 1;
end
nowtime = nowtime + ST(route(j));
if route(j) == 1
cost0 = C1 + Z2;
cost = cost + cost0;
% 下一辆车
kcar = kcar + 1;
ddist = 0;
% 车辆出发时载重
QI = 0;
for k = j+1 : lr
QI = QI + q(route(k));
if route(k) == 1 % 如果该点是配送中心
break
end
end
qm = QI;
Z2 = 0;
% 确定车辆出发时间
if j < lr
nowtime =0;
end
end
end
% if kcar -1 > K
% punish = punish + 1;
% end
f = cost + punish * 1e9;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 陈廷伟, 施铱鹏, 周敏宣,等. 基于改进蚁群算法的带容量约束车辆路径问题求解[J]. 信息与电脑, 2022(007):034.
[2] 李鹏飞. 基于改进蚁群算法的水产品物流路径优化策略[D]. 浙江海洋大学, 2018.
[3] 沈垚. 基于改进蚁群算法的配送路线优化研究[D]. 东南大学, 2006.
[4] 张曦煌, 李岩, 李彦中. 求解VRP问题的改进蚁群算法[J]. 计算机工程与设计, 2007, 028(023):5694-5696.
[5] 张涛, 田文馨, 张玥杰,等. 带车辆行程约束的VRPSPD问题的改进蚁群算法[J]. 系统工程理论与实践, 2008, 28(1):10.
