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⛄ 内容介绍
VRP（Vehicle Routing Problem）问题是一种典型的车辆路径规划问题，旨在确定一组良好的路线，以满足多个客户的需求并同时最小化总运输成本。基于遗传算法的求解方法可以有效地解决这类问题。以下是基于遗传算法求解带容量的VRP问题的基本步骤：
- 表示个体：首先定义遗传算法中的个体表示方式。可以使用染色体编码来表示路线，其中每个基因代表客户的访问顺序。
- 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体即代表一个可行的路线方案，可以考虑到约束条件如车辆容量、服务时间窗口等。
- 适应度函数：定义适应度函数，该函数评估个体的优劣程度。在这里，适应度函数可以根据总运输成本来评估路线的质量，其中运输成本可以包括车辆耗油量、行驶距离等与成本相关的指标。
- 交叉操作：设计交叉操作，通过基因的交叉和重组生成新一代的个体。常用的交叉操作有部分映射交叉（PMX）、顺序交叉（OX）等。
- 变异操作：为了保持种群的多样性，引入变异操作对个体进行微小的基因改变 环境选择：根据适应度函数指导，使用选择种群中选择出优秀个体作为下一代的父代。
- 迭代与收敛：重复执行交叉、变异、选择等步骤，直至达到停止准则（如收敛性或迭代次数）。
- 输出结果：最终得到进化过程中产生的最优解，即一组能够满足约束条件并且具有最小运输成本的车辆路线规划需要注意的是，针对特定的VRP问题，可能还需要根据实际情况对遗传算法进行调优和参数设置，以获得更好的性能和效果。
⛄ 部分代码
path=Parent(i,L1:L2-1);L=length(path);for k=1:L if k==1 fitness_value_P(i)=fitness_value_P(i)+sum(data(path,3))*dis(1,path(1))*3; else fitness_value_P(i)=fitness_value_P(i)+sum(data(path(k:L),3))*dis(path(k-1),path(k))*3; end end fitness_value_P(i)=fitness_value_P(i)+dis(path(L),1)*2;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 严秀.基于改进遗传算法的VRP问题研究[D].安徽大学[2023-07-06].DOI:10.7666/d.d157911.
[2] 卞逢源.连锁便利店配送中心选址—路径联合优化研究[D].北京交通大学[2023-07-06].
[3] 张露.基于改进遗传算法求解带时间窗车辆路径规划问题[J].中国物流与采购, 2020(14):4.
