精华内容
下载资源
问答
  • 本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题,程序中考虑了两种车型,建立的目标函数是车辆总运营成本最小,考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束,采用的优化算法是遗传算法,程序内部有详细的注释...
  • 对于经典的车辆路径问题,通过matlab中的智能算法遗传算法进行编码,从而实现问题的解,代码可以使用,已经验证过多次,可自行处理数据
  • 本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题,程序中考虑了两种车型,建立的目标函数是车辆总运营成本最小,考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束,采用的优化算法是遗传算法,程序内部有详细的注释...
  • 运用遗传算法和模拟退火结合的方式解决车辆路径调度问题 运用遗传算法和模拟退火结合的方式解决车辆路径调度问题 运用遗传算法和模拟退火结合的方式解决车辆路径调度问题 运用遗传算法和模拟退火结合的方式解决车辆...
  • 蚁群算法求解有时间窗约束的车辆路径问题matlab程序 1 简介 带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)一般描述为从某一物流配送中心出发,用多台车辆向多个顾客送货,车辆完成配送任务后返回配送中心。 已知每个顾客的位置...

    蚁群算法求解有时间窗约束的车辆路径问题matlab程序

    1 简介

    带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)一般描述为从某一物流配送中心出发用多台车辆向多个顾客送货车辆完成配送任务后返回配送中心 已知每个顾客的位置与需求量 每台车的容量一定 将货物送到顾客手中需要满足一定的时间约束 要求合理安排行车路线使目标函数得到优化 对该问题的研究引起了广大学者的关注 它是有容量约束车辆路径问题的扩展 NP难题 求解算法可分为精确算法与启发式算法当顾客点数目较多时 使用精确算法很难在可接受的时间内求得全局最优解 因此 用启发式算法在可接受的时间内求得问题的满意解成为研究的重要方向

    蚁群算法是由Dorigo等首先提出来的 它的基本思想是利用一群人工蚂蚁的协作来寻找优化问题的较优解 每只蚂蚁根据问题所给的准则 从被选中的初始状态出发建立一个可行解或部分解 各个蚂蚁间通过信息素交换信息 从而达到相互协作的目的蚁群算法的思想已被应用到各个研究领域 并取得了大量的研究成果 而在VRPTW方面的研究则较少

    2 有时间窗的车辆路径问题

    为简化问题的描述,需要在构建模型前做一些基本的假设和约束:

        (1) 假设物流运输车辆状况相同;

        (2) 单车运载力要大于单个客户需求量,且每条路线上的客户需求总量不大于单车最大运载力;

        (3) 配送中心能够满足所有客户需求,无缺货;

        (4) 车辆完成配送后直接返回配送中心;

    (5) 每条路径长度不超过单车最大行程;

    (6) 车辆要在时间窗内到达相应客户点,否则会产生惩罚成本;

     

    向客户配送货物有时间限制,在此采用软时间窗的限制方法进行处理, 即对客户需求的货物在一定的时间范围内到达,若未能按时到达,则将对物流配送企业给予一定的罚金。则因不在时间窗内将产品送到客户点而产生的处罚成本用C5表示,公式如下所示:

        

    其中:分别表示车辆早于和晚于时间窗将货物卸下而带来的损失成本。为车辆到达客户 j 的时刻,为车辆在客户 j 处等待的时间。

    3 问题求解

    蚁群算法(Ant Colony Algorithm)可以很好地解决 VRP,因为该算法在满足各需求点的时间窗约束的前提下采用动态信息策略, 以保证在每次搜索中每只蚂蚁都对搜索做出贡献, 

    最快地找到最优解或满意解。简单来说,此算法是一种源于自然界中生物世界新的仿生类随机型、智能多主体搜索算法,它吸收了昆虫王国中蚂蚁的行为特性,通过其内在的搜索机制,在一系列困难的路径优化问题求解中取得了成效。所以本文打算通过 MATLAB 强大的计算功能编写蚁群算法程序来深入研究冷链物流路径优化问题。

    基本蚁群算法的思路如下:

    Begin

    初始化:

    Nc    0;Nc为迭代次数)

    对各边弧(i,j;

            常数c;(较小的正数)    0;

         Ca    L;ca为车辆的剩余载重量)

         Cb    N;Cb为车辆的剩余行驶距离)

     读入其他输入参数;

     Loop:

         将初始点放入当前的解集中;

         While(不满足停机准则)do

         begin

         对每只蚂蚁k;

             按照剩余载重量,剩余行驶路径长和转移概率选择顶点j;

             将蚂蚁k从顶点i转移到顶点j;

             将顶点i放在当前的解集中;

         end

         当所有的城市都放在解集中,就记录蚂蚁的个数M    k;

         利用局部搜索机制来优化路径;

         然后计算每只蚂蚁的目标函数值;

         并计算当前的最好解;

         For k   1toM do

         begin

             对各边(i,j,计算:;(增加的信息素)

         end

             对各边(i,j,计算:;(轨迹更新)

             对各边(i,j,;

             ;

             Nc<预定的迭代次数,则go to Loop;

         End 

    部分程序
    %     Author:    怡宝2号			博士猿工作室
    %     Use:       用蚁群算法求解有容量限制、时间窗限制的车辆路径问题;
    %                坐标视自己的具体情况而定。
    %     Illustrate:输入变量(must):     
    %                              coordinate:要求的相应点的坐标,第一行是点的横坐标,第二行是点的纵坐标
    %                                demand(1*n),n表示工厂的个数;t表示各个工厂要求运送的货物的重量
    %                                LimitW:每辆车限制的载重量
    %       Can—changed parameter: m:蚁群的规模
    %                                MAXGEN:蚁群的最大迭代代数
    %                               
    %                  输出:        bestpop:最短路程对应的路径
    %                                trace :最短路程
    %				  remark:    如有疑问请咨询qq:778961303
    clc
    clear all
    close all
    format compact
    
    %蚁群参数初始化
    Alpha = 1;        %求解选择下一个城市的概率
    Beta = 5;         %求解选择下一个城市的概率
    Rho = 0.75;       %信息素的全局更新
    Q = 200;          %信息素增加强度系数
    Elite = 1;        %精英蚂蚁数量
    
    m = 40;           %每一代有40只蚂蚁
    MAXGEN = 100;     %最大迭代代数
    Prab = 0.05;      %伪随机选择概率
    
    %读取初始数据,初始化成本函数的参数
    [F,C,P,ZETA1,ZETA2,THETA,R,S,ELTAT,COSTP,V,BETA,OMEGA1,OMEGA2,coordinate,demand,ET,LT,ST,speed, LimitW] = initial();          
    
    %求各个客户点之间的距离
    [Distance n] = CalculateD(coordinate);      %n为客户数量,包括配送中心
    
    Eta=1./Distance;        %Eta为启发因子,离散模型设为距离的倒数
    Tau=ones(n,n);          %Tau为信息素矩阵,行:前一个城市的标号;列:后一个城市的标号。
    Tabu=zeros(m,n+20);     %存储并记录路径的生成
    
    bestpop = zeros(MAXGEN,n+20);       %每代最优的蚂蚁
    trace = zeros(MAXGEN,1);            %每代最小的成本
    
    %迭代寻优开始开始
    load = 0;               %初始化载重
    NC=1;                   %迭代计数器 
    while NC<=MAXGEN
        
        Tabu(:,1)=1;        %每只蚂蚁都是从仓库(及节点1)开始出发
        
        %精英保留策略
        start = 1;
        if 2<=NC
            start = Elite + 1;
        end
        
        for i=start:m
            visited=Tabu(i,:);
            visited=visited(visited>0);
            to_visit=setdiff(1:n,visited);         %在集合论中,to_visit = (1:n) - visited
            
            actualST = zeros(n,1);                 %实际服务时间,初始化,一只蚂蚁初始化一次
            actualST(1) = ET(1);                   %对初始点的服务时间,初始化
            j=1;
            while j<=n
                if ~isempty(to_visit)              %判断所有客户点是否送完
                    %计算接下来要参观的其他城市的概率
                    for k=1:length(to_visit)
                        [Tij actualST] = CalculateT( visited(end) , to_visit(k) ,actualST,Distance,ST,speed);            %计算从客户i到达客户j的时间
                        VC = CalculateVC( visited(end) , to_visit , actualST , Distance , ST, speed, LT);                 %计算从客户i到下一个客户的潜在客户
                        x(k)=(Tau(visited(end),to_visit(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),to_visit(k))^Beta)*...
                             1/( abs(Tij-ET(to_visit(k))) + abs(Tij-LT(to_visit(k))) )*VC;
                    end
                    
                    %伪随机选择,选择下一个城市
                    temp_pra=rand;
                    if temp_pra<Prab                %如果满足伪随机选择概率,直接选择概率最大的,这样收敛更快
                        Select=find(max(x));
                    else
                        x=x/(sum(x));               %用轮盘赌法选择下一个城市
                        xcum=cumsum(x); 
                        Select=find(xcum>=rand);
                    end                
                    
                    %计算车的载重
                    if isempty(Select)              %如果选不了下一个城市了,就回到1点
                        Select=1;
                        load=load+demand(Select);   %select=1;t(select)=0
                    else
                        load=load+demand(to_visit(Select(1)));       %select表示城市标号,to_visit(select)才表示城市
                    end
                    
                    %判断载重是否超限,并对路径表修改
                    if load>W                  %判断车是否超载,超载就回到原地
                        Select=1;
                        j=j-1;                      %j表示参观了的城市,参观的城市-1
                        load=0;                     %车辆的载重归零
                        Tabu(i,length(visited)+1)=Select(1);      %给车辆的路径信息赋值,及回到原点,要参观的客户赋值为1.
                    else
                        Tabu(i,length(visited)+1)=to_visit(Select(1));
                    end
                    
                end
                
                %对访问过的客户,和待访问的客户初始化
                visited=Tabu(i,:);
                visited=visited(visited>0);                  %已经拜访过的客户
                to_visit=setdiff(1:n,visited);
                x=[];
                if visited(end)~=1
                    Tabu(i,1:(length(visited)+1))=[visited,1];
                end
                j = j+1;
                j;
            end
            %1只蚂蚁配送路线完成
            load = 0;
        end
        %m只蚂蚁路线安排完成
        
        %计算m只蚂蚁的个体适应度
        L=zeros(m,1);               %共有m只蚂蚁
        for i=1:m 
            temp=Tabu(i,:); 
            route=temp(temp>0);     %每只蚂蚁的路径
        end
        
        %精英保留策略
        [ex index] = sort(L,'ascend');
        index = index(1:Elite);
        temp = Tabu(index,:);
        tempL = L(index);
        Tabu(1:Elite,:) = temp;
        L(1:Elite) = tempL;
        
        [mintrace index] = min(L);  %最小的成本
        temp = Tabu(index(1),:);    %最小成本对应的蚂蚁
        trace(NC) = mintrace;       %保存每代的最小成本和最小蚂蚁
        bestpop(NC,:) = temp;
        
        %更新信息素
        Delta_Tau=zeros(n,n);
        for i=1:m
            temp=Tabu(i,:); 
            route=temp(temp>0);
            for j=1:(length(route)-1) 
                Delta_Tau(route(j),route(j+1))=Delta_Tau(route(j),route(j+1))+Q/L(i);
            end
            Delta_Tau(route(n),route(1))=Delta_Tau(route(n),route(1))+Q/L(i);
        end
    %     %信息素更新
    %     Delta_Tau=zeros(n,n); 
    %     for i=1:m 
    %         temp=Tabu(i,:); 
    %         route=temp(temp>0);
    %         for j=1:(length(route)-1) 
    %             Delta_Tau(route(j),route(j+1))=Delta_Tau(route(j),route(j+1))+Q/L(i);
    %         end
    %     end
    %     Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;
        
        %路径清零,载荷清零
        temp=zeros(m-Elite,n+20); 
        Tabu(Elite+1:m,:) = temp;
        load=0;    
        
        disp(['共迭代',num2str(MAXGEN),'次,现在为:',num2str(NC)]);
    %     NC
        NC = NC + 1;
    end
    
    %绘制寻优迭代图
    figure()
    plot(trace)
    plot(trace,'--b',...
        'LineWidth',2);
    grid off
    xlabel('迭代次数数')
    ylabel('成本')
    title('成本变化','fontsize',16)
    
    %显示路径
    [mintrace index] = min(trace);              %最小成本
    route = bestpop(index,:);                   %最小成本的路径
    route = route( route>0 );
    p=num2str(route(1));
    for i=2:length(route)
        p=[p,'->',num2str(route(i))];
    end
    display(['求解的最优路径为:',num2str(p)]);
    display(['1代表物流中心']);
    disp(['最小的成本代价为:',num2str(min(trace))]);
    
    %绘制最小成本的路径
    figure();
    DrawRoute(coordinate,route)
    
    %				  remark:    如有疑问请咨询qq:778961303

    结果





    展开全文
  • 一般指对一系列的客户点组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件 ( 如货物需求量、车辆容量限制等) 下,达到一定的目标 ( 如距离最短、费 用 最 少 等) ,带 时 间 窗 车 辆 路 径 问 题( ...

    1 简介

    车 辆 路 径 问 题 ( Vehicle Routing Problem,VRP) 是一类经典的组合优化问题。一般指对一系列的客户点组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件 ( 如货物需求量、车辆容量限制等) 下,达到一定的目标 ( 如距离最短、费 用 最 少 等) ,带 时 间 窗 车 辆 路 径 问 题( Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW) 是在 VRP 的基础上要求在配送过程中按照客户要求在一定的时间窗内到达客户点,即在不违背车辆容量限制、时间限制等约束条件的前提下,合理制定运输时的车辆配送路径方案,以尽可能小的成本满足处在不同地理位置的客户对货物运送和服务时间的要求。由于 VRPTW 带有服务时间的访问限制,VRPTW 比 VRP 更贴近实际应用,广泛地应用于交通和物流领域,由于 VRPTW 是NP 难问题,主要都是使用启发式算法来求解,已有不少学者对该问题进行了相关的研究。

    img

    img

    img

    img

    2 部分代码

    clc %清空命令行窗口

    clear %从当前工作区中删除所有变量,并将它们从系统内存中释放

    close all %删除其句柄未隐藏的所有图窗

    tic % 保存当前时间

    %% 蚁群算法求解VRPTW

    %输入:

    %City      需求点经纬度

    %Distance    距离矩阵

    %TravelTime   行驶时间矩阵

    %Demand     各需求点需求量

    %Travelcon   行程约束

    %Capacity    车容量约束

    %TimeWindow   各需求点时间窗

    %AntNum     种群个数

    %Alpha     信息素重要程度因子

    %Beta      启发函数重要程度因子

    %Rho      信息素挥发因子

    %Q       常系数

    %Eta      启发函数

    %Tau      信息素矩阵

    %MaxIter    最大迭代次数

    %输出:

    %bestroute   最短路径

    %mindisever   路径长度

    %% 加载数据

    load('./test_data/City.mat')   %需求点经纬度,用于画实际路径的XY坐标

    load('./test_data/Distance.mat') %距离矩阵

    load('./test_data/TravelTime.mat')  %行驶时间矩阵

    load('./test_data/Demand.mat')    %需求量

    load('./test_data/TimeWindow.mat')  %时间窗

    load('./test_data/Travelcon.mat') %行程约束

    load('./test_data/Capacity.mat')   %车容量约束

    %% 初始化问题参数

    CityNum = size(City,1)-1;  %需求点个数

    %% 初始化参数

    AntNum = 8;              % 蚂蚁数量

    Alpha = 1;               % 信息素重要程度因子

    Beta = 5;                % 启发函数重要程度因子

    Rho = 0.1;               % 信息素挥发因子

    Q = 1;                 % 常系数

    Eta = 1./Distance;           % 启发函数

    Tau = ones(CityNum+1);         % (CityNum+1)*(CityNum+1)信息素矩阵 初始化全为1

    Population = zeros(AntNum,CityNum2+1); % AntNum行,(CityNum2+1)列 的路径记录表

    MaxIter = 100;              % 最大迭代次数

    bestind = ones(MaxIter,CityNum*2+1); % 各代最佳路径

    MinDis = zeros(MaxIter,1);       % 各代最佳路径的长度

    取得最优个体

    %删去路径中多余1

    for i=1:length(bestroute)-1

     if bestroute(i)==bestroute(i+1) %相邻位都为1时

       bestroute(i)=0; %前一个置零

     end

    end

    bestroute(bestroute==0)=[]; %删去多余零元素

    bestroute=bestroute-1; % 编码各减1,与文中的编码一致

    %% 计算结果数据输出到命令行

    disp('-------------------------------------------------------------')

    toc %显示运行时间

    fprintf('Total Distance = %s km \n',num2str(mindisever))

    TextOutput(bestroute,Distance,TravelTime,Demand,TimeWindow,Capacity) %显示最优路径

    disp('-------------------------------------------------------------')

    %% 迭代图

    figure

    plot(MinDis,'LineWidth',2) %展示目标函数值历史变化

    xlim([1 Iter-1]) %设置 x 坐标轴范围

    set(gca, 'LineWidth',1)

    xlabel('Iterations')

    ylabel('Min Distance(km)')

    title('ACO Process')

    img =gcf; %获取当前画图的句柄

    print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')     %即可得到对应格式和期望dpi的图像%% 绘制实际路线

    DrawPath(bestroute,City)

    img =gcf; %获取当前画图的句柄

    print(img, '-dpng', '-r600', './img1.png')     %即可得到对应格式和期望dpi的图像

    3 仿真结果

    4 参考文献

    [1]刘小兰. 有时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的近似算法研究. Diss. 华南理工大学, 2003.

    图片

    展开全文
  • matlab源码
  • 一般指对一系列的客户点组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件 ( 如货物需求量、车辆容量限制等) 下,达到一定的目标 ( 如距离最短、费 用 最 少 等) ,带 时 间 窗 车 辆 路 径 问 题( ...

    1 简介

    车 辆 路 径 问 题 ( Vehicle Routing Problem,VRP) 是一类经典的组合优化问题。一般指对一系列的客户点组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件 ( 如货物需求量、车辆容量限制等) 下,达到一定的目标 ( 如距离最短、费 用 最 少 等) ,带 时 间 窗 车 辆 路 径 问 题( Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW) 是在 VRP 的基础上要求在配送过程中按照客户要求在一定的时间窗内到达客户点,即在不违背车辆容量限制、时间限制等约束条件的前提下,合理制定运输时的车辆配送路径方案,以尽可能小的成本满足处在不同地理位置的客户对货物运送和服务时间的要求。由于 VRPTW 带有服务时间的访问限制,VRPTW 比 VRP 更贴近实际应用,广泛地应用于交通和物流领域,由于 VRPTW 是NP 难问题,主要都是使用启发式算法来求解,已有不少学者对该问题进行了相关的研究​。

    2 部分代码

    clc %清空命令行窗口

    clear %从当前工作区中删除所有变量,并将它们从系统内存中释放

    close all %删除其句柄未隐藏的所有图窗

    tic % 保存当前时间

    %% 蚁群算法求解VRPTW

    %输入:

    %City           需求点经纬度

    %Distance       距离矩阵

    %TravelTime     行驶时间矩阵

    %Demand         各需求点需求量

    %Travelcon      行程约束

    %Capacity       车容量约束

    %TimeWindow     各需求点时间窗

    %AntNum         种群个数

    %Alpha          信息素重要程度因子

    %Beta           启发函数重要程度因子

    %Rho            信息素挥发因子

    %Q              常系数

    %Eta            启发函数

    %Tau            信息素矩阵

    %MaxIter        最大迭代次数

    %输出:

    %bestroute      最短路径

    %mindisever     路径长度

    %% 加载数据

    load('./test_data/City.mat')       %需求点经纬度,用于画实际路径的XY坐标

    load('./test_data/Distance.mat')   %距离矩阵

    load('./test_data/TravelTime.mat')   %行驶时间矩阵

    load('./test_data/Demand.mat')       %需求量

    load('./test_data/TimeWindow.mat')   %时间窗

    load('./test_data/Travelcon.mat')   %行程约束

    load('./test_data/Capacity.mat')     %车容量约束

    %% 初始化问题参数

    CityNum = size(City,1)-1;    %需求点个数

    %% 初始化参数

    AntNum = 8;                            % 蚂蚁数量

    Alpha = 1;                              % 信息素重要程度因子

    Beta = 5;                               % 启发函数重要程度因子

    Rho = 0.1;                              % 信息素挥发因子

    Q = 1;                                  % 常系数

    Eta = 1./Distance;                      % 启发函数

    Tau = ones(CityNum+1);                  % (CityNum+1)*(CityNum+1)信息素矩阵  初始化全为1

    Population = zeros(AntNum,CityNum*2+1);  % AntNum行,(CityNum*2+1)列 的路径记录表

    MaxIter = 100;                           % 最大迭代次数

    bestind = ones(MaxIter,CityNum*2+1); % 各代最佳路径

    MinDis = zeros(MaxIter,1);              % 各代最佳路径的长度

    取得最优个体

    %删去路径中多余1

    for i=1:length(bestroute)-1

        if bestroute(i)==bestroute(i+1) %相邻位都为1时

            bestroute(i)=0;  %前一个置零

        end

    end

    bestroute(bestroute==0)=[];  %删去多余零元素

    bestroute=bestroute-1;  % 编码各减1,与文中的编码一致

    %% 计算结果数据输出到命令行

    disp('-------------------------------------------------------------')

    toc %显示运行时间

    fprintf('Total Distance = %s km \n',num2str(mindisever))

    TextOutput(bestroute,Distance,TravelTime,Demand,TimeWindow,Capacity)  %显示最优路径

    disp('-------------------------------------------------------------')

    %% 迭代图

    figure

    plot(MinDis,'LineWidth',2) %展示目标函数值历史变化

    xlim([1 Iter-1]) %设置 x 坐标轴范围

    set(gca, 'LineWidth',1)

    xlabel('Iterations')

    ylabel('Min Distance(km)')

    title('ACO Process')

    img =gcf;  %获取当前画图的句柄

    print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像%% 绘制实际路线

    DrawPath(bestroute,City)

    img =gcf;  %获取当前画图的句柄

    print(img, '-dpng', '-r600', './img1.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

    3 仿真结果

    4 参考文献

    [1]刘小兰. 有时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的近似算法研究. Diss. 华南理工大学, 2003.

    图片

    展开全文
  • 代码利用粒子群算法对带时间窗的车辆路径规划问题进行了求解,代码进行了详细的注释,易于理解和进行修改,内置了一组数据,为可执行的代码
  • matlab鲸鱼优化算法求解开放式车辆路径问题.zip
  • 本程序用于求解多车型多目标下的车辆路线问题,程序中考虑了两种车型,建立的目标函数是车辆总运营成本最小,考虑的约束有容量约束、最大行驶距离约束和时间窗约束,采用的优化算法是遗传算法,程序内部有详细的注释...
  • 遗传算法的matlab代码实现路径规划,栅格法画地图,障碍物位置可以自己定义,画出平均路径和最短路径曲线,适应度函数考虑路线顺滑度和距离两个因素
  • 用于车辆路径问题优化,提高物流运输路线效率,节省成本
  • 亲测好用,挺不错的资源,大家快来下载吧!挺有用的!...代码利用粒子群算法对带时间窗的车辆路径规划问题进行了求解,代码进行了详细的注释,易于理解和进行修改,内置了一组数据,为可执行的代码
  • %N表示问题的规模(象素个数) a=1;%小方格象素的边长 Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标 if Ex==-0.5 Ex=MM-0.5; end Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标 Eta=zeros(N);%启发式信息,取为至目标点...

    function m_main()
    G=[0 1 0 0 0 1 0 0 0 1;
    0 1 0 0 0 1 0 0 0 1;
    0 1 0 0 0 1 0 0 0 1;
    0 1 0 1 0 1 0 1 0 1;
    0 1 0 1 0 1 0 1 0 1;
    0 1 0 1 0 1 0 1 0 1;
    0 1 0 1 0 1 0 1 0 1;
    0 0 0 1 0 0 0 1 0 0;
    0 0 0 1 0 0 0 1 0 0;
    0 0 0 1 0 0 0 1 0 0;];
    MM=size(G,1); % G 地形图为01矩阵,如果为1表示障碍物
    Tau=ones(MMMM,MMMM);% Tau 初始信息素矩阵(认为前面的觅食活动中有残留的信息素)
    Tau=8.Tau;
    K=200; % K 迭代次数(指蚂蚁出动多少波)
    M=50; % M 蚂蚁个数(每一波蚂蚁有多少个)
    S=1 ; % S 起始点(最短路径的起始点)
    %E=MM
    MM; % E 终止点(最短路径的目的点)
    E=MM*MM;
    Alpha=1; % Alpha 表征信息素重要程度的参数
    Beta=8; % Beta 表征启发式因子重要程度的参数
    Rho=0.3 ; % Rho 信息素蒸发系数
    Q=1;% Q 信息素增加强度系数
    xigema=0.5; %该算法引入的参数
    yita=5; %启发信息递减系数
    % lamada=0.8;% 局部信息挥发系数(公式10)
    minkl=inf;
    mink=0;
    minl=0;

    展开全文
  • 直接上代码 在一个目录下把下面的文件都建好直接就能跑起来了 main.m %% Iteration = 1000; %迭代轮数 number = 51; %订单数 route_number = 20; %车辆数 capacity = 30; %车辆容量 tensure = 50; %禁忌时长 Tabu = ...
  • 遗传算法求解车辆路径问题1、车辆路径问题概述2、遗传算法2.1. 编码操作2.2. 解码操作2.3. 计算目标值2.4. 交叉操作2.5. 变异操作2.6. 选择操作2.7. 算法流程3、算法验证4、MATLAB程序5、同步知乎文章 导语:车辆...
  • 针对蚁群算法求解VRP问题时收敛速度慢,求解质量不高的缺点,把城市和仓库间的距离矩阵和路径节约矩阵信息融入到初始信息素矩阵中作为启发式信息引入到蚁群算法中用于求解有容量限制的车辆路径规划问题(CVRP) ...
  • 一、算法介绍 ...三、代码 clc %清空命令行窗口 clear %从当前工作区中删除所有变量,并将它们从系统内存中释放 close all %删除其句柄未隐藏的所有图窗 tic % 保存当前时间 %% 蚁群算法求解CDVRP %输入: %.
  • VRP问题 求解 车辆路径,主要采用爬山算法。带容量约束和路径约束
  • 用于vrp问题的入门,车子载货量相同(可自行修改),注释清晰,简单易懂,可以在此代码基础上修改为更大规模的模型。
  • 202104节约里程法模拟退火遗传算法求解车辆路径问题Matlab视频教程配套资料.pdf
  • 路径规划 MATLAB代码

    2014-11-14 17:20:24
    路径规划 MATLAB 势场法 内有详细注解
  • 带时间窗的粒子群算法求解车辆路径优化问题
  • 一、简介 1 蚁群算法(ant colony ...简称AS)”,后来,提出者及许多研究者对该算法作了各种改进,将其应用于更为广泛的领域,如图着色问题、二次分配问题、工件排序问题车辆路径问题、车间作业调度问题、网络路由问
  • 局部RRT路径规划matlab代码运动计划 Python 用于几种路径规划算法的Python代码位于文件夹中。 让我们来看几个例子。 为了熟悉人工势能场(APF)算法,请执行以下操作: jupyter-notebook python_src/adaptive_...
  • This entry contains the Simulink model for the "Path Planning and Navigation for Autonomous Robots" video. The demonstration walks through how to simulate a self-parking car with just three components...
  • MATLAB中,使用遗传算法完成路径规划的问题,简单来说就是走迷宫。使用MATLAB进行仿真与实现。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 926
精华内容 370
关键字:

车辆路径问题matlab代码

matlab 订阅