基于 MATLAB 改进的遗传算法求解送取货且带时间窗的 VRP 问题

2023-11-15 17:46:22

送取货时间窗车辆路径规划：基于改进遗传算法的 MATLAB 实现

在物流配送领域，车辆路径规划 (VRP) 问题至关重要。随着电子商务的蓬勃发展，送取货时间窗 (TWVRP) 问题应运而生。解决 TWVRP 问题有助于优化配送路线，减少配送时间和成本。

本文将介绍一种基于 MATLAB 改进遗传算法的 TWVRP 解决方案。该算法通过模拟自然进化过程，在满足时间窗限制的情况下，寻找车辆配送路径的最佳方案。

算法步骤

初始化种群： 随机生成一组候选解（染色体），每个染色体表示一条配送路径。
计算适应度： 根据配送路径的总行驶距离、配送时间和时间窗违规情况，计算每个染色体的适应度。
选择： 根据适应度，选择较优的染色体进行繁殖。
交叉： 随机选择两个亲代染色体，交换部分基因以生成后代染色体。
变异： 随机选择一个后代染色体，对其部分基因进行变异，产生新的后代。
局部搜索： 对后代染色体应用局部搜索算法，进一步优化配送路径。
重复步骤 2-6： 直到达到终止条件（例如，满足特定适应度值或迭代次数）。

MATLAB 源码

% 初始化参数
populationSize = 100;
maxIterations = 100;
% 生成初始种群
population = initializePopulation(populationSize);
% 迭代求解
for iteration = 1:maxIterations
    % 计算适应度
    fitnessValues = evaluateFitness(population);
    % 选择
    selectedPopulation = selection(population, fitnessValues);
    % 交叉
    crossoverPopulation = crossover(selectedPopulation);
    % 变异
    mutationPopulation = mutation(crossoverPopulation);
    % 局部搜索
    improvedPopulation = localSearch(mutationPopulation);
    % 更新种群
    population = [population; improvedPopulation];
end
% 输出最佳解
bestSolution = findBestSolution(population);