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  • 一、简介 VRP问题描述: 假设在一个供求关系系统中,车辆从货源取货,配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量,且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间,组织适当的行车路线,使用户...C-W节约算法: 基本

    一、VRP简介

    1 VRP基本原理
    车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是运筹学里重要的研究问题之一。VRP关注有一个供货商与K个销售点的路径规划的情况,可以简述为:对一系列发货点和收货点,组织调用一定的车辆,安排适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足指定的约束条件下(例如:货物的需求量与发货量,交发货时间,车辆容量限制,行驶里程限制,行驶时间限制等),力争实现一定的目标(如车辆空驶总里程最短,运输总费用最低,车辆按一定时间到达,使用的车辆数最小等)。
    VRP的图例如下所示:
    在这里插入图片描述
    2 问题属性与常见问题
    车辆路径问题的特性比较复杂,总的来说包含四个方面的属性:
    (1)地址特性包括:车场数目、需求类型、作业要求。
    (2)车辆特性包括:车辆数量、载重量约束、可运载品种约束、运行路线约束、工作时间约束。
    (3)问题的其他特性。
    (4)目标函数可能是总成本极小化,或者极小化最大作业成本,或者最大化准时作业。

    3 常见问题有以下几类:
    (1)旅行商问题
    (2)带容量约束的车辆路线问题(CVRP)
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    该模型很难拓展到VRP的其他场景,并且不知道具体车辆的执行路径,因此对其模型继续改进。
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    (3)带时间窗的车辆路线问题
    由于VRP问题的持续发展,考虑需求点对于车辆到达的时间有所要求之下,在车辆途程问题之中加入时窗的限制,便成为带时间窗车辆路径问题(VRP with Time Windows, VRPTW)。带时间窗车辆路径问题(VRPTW)是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束。在VRPTW问题中,除了行驶成本之外, 成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。在VRPTW中,车辆除了要满足VRP问题的限制之外,还必须要满足需求点的时窗限制,而需求点的时窗限制可以分为两种,一种是硬时窗(Hard Time Window),硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达,早到必须等待,而迟到则拒收;另一种是软时窗(Soft Time Window),不一定要在时窗内到达,但是在时窗之外到达必须要处罚,以处罚替代等待与拒收是软时窗与硬时窗最大的不同。
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    模型2(参考2017 A generalized formulation for vehicle routing problems):
    该模型为2维决策变量
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    (4)收集和分发问题
    (5)多车场车辆路线问题
    参考(2005 lim,多车场车辆路径问题的遗传算法_邹彤, 1996 renaud)
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    由于车辆是同质的,这里的建模在变量中没有加入车辆的维度。
    在这里插入图片描述
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    (6)优先约束车辆路线问题
    (7)相容性约束车辆路线问题
    (8)随机需求车辆路线问题

    4 解决方案
    (1)数学解析法
    (2)人机交互法
    (3)先分组再排路线法
    (4)先排路线再分组法
    (5)节省或插入法
    (6)改善或交换法
    (7)数学规划近似法
    (8)启发式算法

    5 VRP与VRPTW对比
    在这里插入图片描述

    二、节约算法简介

    在这里插入图片描述
    基本思想
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    行时通过这一条弧。

    迭代步骤
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    三、部分源代码

     
    clear
    clc
    tic
    %% 用importdata这个函数来读取文件 
    rc208=importdata('rc208.txt');
    cap=1000;
    %% 提取数据信息
    vertexs=rc208(:,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
    demands=rc208(2:end,4);                                          %需求量
    h=pdist(vertexs);
    dist=squareform(h);                                             %距离矩阵,满足三角关系,暂用距离表示花费c[i][j]=dist[i][j]
    %% CW法构造CVRP初始解
    [init_vc,init_TD,init_vl]=init_CVRP(rc208,cap);
    initNV=size(init_vc,1);
    str1=['车辆行驶总距离 =  ' num2str(init_TD)];
    disp(str1)
    str2=['车辆使用数目 =  ' num2str(initNV)];
    disp(str2)
    %% 判断最优解是否满足时间窗约束和载重量约束,0表示违反约束,1表示满足全部约束
    flag=Judge(init_vc,cap,demands);
    %% 检查最优解中是否存在元素丢失的情况,丢失元素,如果没有则为空
    DEL=Judge_Del(init_vc);
    %% 画出配送路线图
    vertexs=rc208(:,2:3);                                            %所有点的坐标x和y
    draw_Best(init_vc,vertexs);
    toc
    

    四、运行结果

    在这里插入图片描述

    五、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
    [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.

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  • 一、节约算法简介 基本思想 行时通过这一条弧。 迭代步骤 二、部分源代码 clc clear all p1=0.9; customer=xlsread('customer.xlsx'); %需求点信息 facility=xlsread('facility.xlsx'); %设施点信息 ...

    一、节约算法简介

    在这里插入图片描述
    基本思想
    在这里插入图片描述
    行时通过这一条弧。

    迭代步骤
    在这里插入图片描述

    二、部分源代码

    clc
    clear all
    p1=0.9;
    customer=xlsread('customer.xlsx');           %需求点信息
    facility=xlsread('facility.xlsx');           %设施点信息
    facilityposition=facility(:,2:3);               %设施坐标
    customerposition=customer(:,2:3);               %需求点坐标
    position=[facilityposition;customerposition];   
    xlswrite('position.xlsx',position)
    position1=[position(:,1) position(:,2)];
    distMatrix=dists(position1);                    %计算得出的两点之间的距离
    xlswrite('distMatrix.xlsx',distMatrix)
    
    ttimeu=fix(distMatrix);                         %两点之间的距离
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%固定数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    Qofcar=200;                                     %车辆容量
    costofallcar=5000;                               %车辆固定成本
    costofunitdistance=9;                            %单位距离成本
    tanpaifangyinzi=1;                               %车辆碳排放因子
    danweiyouhao=1;                                  %车辆单位油耗
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算出来的数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    Numberofpoints=size(customer,1);                %需求点数量
    Numberoffacilities=size(facility,1);            %设施点数量
    quantity=[customer(:,1) customer(:,4) customer(:,4)];     %需求点需求量
    Qoffacilities=[facility(:,1) facility(:,4)];    %设施容量
    timewindow=[customer(:,1) customer(:,6:7)];     %需求点时间窗
    countfacility=facility(:,5);                    %建立设施固定成本
    codeofpicture=1;
    
    
    timewindow
    
    assignofpoint=[2 1 2 1 3 3 1 2 1 1 2 3 2];
    [outcome1,outcome2,outcome3]=cw(Numberoffacilities,assignofpoint,ttimeu,timewindow,distMatrix,quantity,Qofcar,p1);
    %outcome1=[1 1 2 1 2 3 3 4 4 3 5 5 5];
    %outcome2=[9 2 10 4 7 13 1 11 8 3 12 5 6];
    [outcome1,outcome2,outcome3]=tabu(outcome1,outcome2,outcome3,distMatrix,ttimeu,Numberoffacilities,timewindow);
    
    [Picture]=picture(codeofpicture,outcome1,outcome2,outcome3,customer,facility);
        function [outcome1,outcome2,outcome3]=cw(Numberoffacilities,assignofpoint,ttimeu,timewindow,distMatrix,quantity,Qofcar,p1)    
        H=1;
        outcome3=zeros(1,Numberoffacilities);%与设施点的伪编号是一一对应的   
        %%%%%%%找到实际分配的设施点,因为之前的chrom中为1的点,可能%%%%%%%%%%%%%
        facilitypop=zeros(1:Numberoffacilities);
        facilitypop(assignofpoint)=1;
        trueSelectefacilities=find(facilitypop(1,:)==1);     %被选择的设施编号    
        trueselectNumberoffacilities=size(trueSelectefacilities,2);
        outcome1=cell(1,trueselectNumberoffacilities);
        outcome2=cell(1,trueselectNumberoffacilities);    
        for i=1:trueselectNumberoffacilities%此时的设施为i
            a=trueSelectefacilities(i);%设施的伪编号        
            pointofsubroute=find(assignofpoint==a);%属于该设施点的所有需求点的伪编号
            Numberofpointsofsubroute=size(pointofsubroute,2);%该设施点的需求点数量           
            judge=zeros(1,Numberofpointsofsubroute);                           %判断需求点的位置情况       
            chrom1=zeros(1,Numberofpointsofsubroute);%最后输入的是伪编号        
            chrom2=sort(pointofsubroute);                                      %需求点伪编号从小到大排序        
            originalchrom2=chrom2;
            
            %%对关键节点先分配一个车辆给它?????????????????????对不对?
            %for j=1:Numberofpointsofsubroute            
                %if timewindow(chrom2(j),2)==timewindow(chrom2(j),3)                  
                    %chrom1(j)=H;
                    %H=H+1;                
                %end
            %end      
            %%%%%%%%计算到达时间%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%        
            arrivetime=zeros(1,Numberofpointsofsubroute);%需求点的到达时间,与当前的originalchrom2位置一一对应,与分配给该设施点的需求点一一对应        
            for j=1:Numberofpointsofsubroute            
                if ttimeu(chrom2(j)+Numberoffacilities,a)<timewindow(chrom2(j),2)                
                    arrivetime(j)=timewindow(chrom2(j),2);                
                else
                    arrivetime(j)=ttimeu(chrom2(j)+Numberoffacilities,a);                
                end
            end        
            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%路径节约值列表%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%        
            savingnumber=zeros(Numberofpointsofsubroute);%与分配给该设施的需求点的伪编号一一对应        
            for j=1:Numberofpointsofsubroute            
                for z=1:Numberofpointsofsubroute                
                    if j~=z                       
                        savingnumber(j,z)=distMatrix(chrom2(j)+Numberoffacilities,a)+distMatrix(chrom2(z)+Numberoffacilities,a)-distMatrix(chrom2(j)+Numberoffacilities,chrom2(z)+Numberoffacilities);                    
                    end
                end
            end        
            [a b]=max(savingnumber);%a输入值,b中对应的数字为行,对应的列数为列        
            [c d]=max(a);%c输入具体的当前节约值,d为列数         
            e=b(d);%e为行 
            %%%在节约值列表中e行d列是当前最大的节约量
            E=chrom2(e);%此时的E为节约量最大的需求点伪编号之一
            D=chrom2(d);%此时的D为节约量最大的需求点伪编号之1       
            done=1;            
            while(done<2)                
                if judge(e)==0&&judge(d)==0                 
                    PD=0;                
                    a=quantity(E,2)+quantity(D,2);
                    aa=quantity(E,3)+quantity(D,3);
                    pp1=normcdf(Qofcar,a,sqrt(aa));
                    a2=find(chrom2==D);                
                    b2=find(chrom2==E);
                    if pp1>p1                       
                        EFj=arrivetime(e)+ttimeu(E+Numberoffacilities,D+Numberoffacilities)-arrivetime(d);                      
                        if EFj<0                             
                            aheadtime=arrivetime(d)-timewindow(D,2);                           
                            if aheadtime>=-EFj                                
                                PD=1;                                 
                            end
                        elseif EFj==0
                            PD=1;                        
                        elseif EFj>0                          
                            delaytime=timewindow(D,3)-arrivetime(d);                            
                            if delaytime>=EFj                             
                                PD=1;                               
                            end
                        end
                        if PD==1                        
                            chrom1(e)=H;                            
                            chrom1(d)=H;%H为车辆编号                          
                            judge(e)=1;%与设施直接相连的起点为1                          
                            judge(d)=2;%与设施直接相连的终点为2                           
                            H=H+1;                            
                            arrivetime(d)=arrivetime(d)+EFj;
                            if b2>a2
                                chrom2(a2)=E;
                                chrom2(b2)=D;
                            end
                        end
                    end
                    savingnumber(e,d)=0;                
                elseif judge(e)==0&&judge(d)==1;                 
                    a2=find(chrom2==D);                
                    b2=find(chrom2==E);                
                    a=find(chrom1==chrom1(a2));                
                    b=sum(quantity(chrom2(a),2))+quantity(E,2);
                    bb=sum(quantity(chrom2(a),3))+quantity(E,3);                
                    pp1=normcdf(Qofcar,b,sqrt(bb)); 
                    c=size(a,2);
                    if pp1>p1                       
                        EFj=arrivetime(e)+ttimeu(E+Numberoffacilities,D+Numberoffacilities)-arrivetime(d);                    
                        if EFj<0                          
                            a1=10000;                            
                            for j=1:c                            
                                b1=find(originalchrom2==chrom2(a(j)));                            
                                Aheadtime=arrivetime(b1)-timewindow(chrom2(a(j)),2);                             
                                if Aheadtime<a1                                     
                                    aheadtime=Aheadtime;                                   
                                    a1=Aheadtime;                                 
                                end
                            end
                            if aheadtime>=-EFj                            
                                PD=1;                             
                            end
                        elseif EFj==0                        
                            PD=1;                             
                        elseif EFj>0                           
                            a1=10000;                         
                            for j=1:c                               
                                b1=find(originalchrom2==chrom2(a(j)));                            
                                Delaytime=timewindow(chrom2(a(j)),3)-arrivetime(b1);                              
                                if Delaytime<a1                                       
                                    delaytime=Delaytime;                                     
                                    a1=Delaytime;                                     
                                end
                            end
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述

    四、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
    [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.

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  • 求助节约算法MATLAB代码

    千次阅读 2020-12-19 14:18:42
    end end %% 计算节约里程项目 for i =1: 1: length(points) for j =i: 1: length(points)-1 if j; end PA{i,j} = path{i,j}.distance; PB{i,j}= path{i,j+1}.distance; A=j-1; B=j; A_=A+1; B_=B+1 AB{i,j}= path{A...

    该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼

    %% 生成路径数据

    data=[

    [0,10,9,7,8,8,8,3,4,10,7],

    [0,0,4,9,14,18,18,13,14,11,4],

    [0,0,0,5,10,14,17,12,13,15,8],

    [0,0,0,0,5,9,15,10,11,17,13],

    [0,0,0,0,0,6,13,11,12,18,15],

    [0,0,0,0,0,0,7,10,12,18,15],

    [0,0,0,0,0,0,0,6,8,17,15],

    [0,0,0,0,0,0,0,0,2,11,10],

    [0,0,0,0,0,0,0,0,0,9,11],

    [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,8],

    [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

    ];

    P=Node();P.name='P';

    points={P};

    for i=1: 1:10

    x=Node();

    x.name=char('A'+i-1);

    points{i+1}=x;

    end

    for i =1: 1: length(points)

    for j =1: 1: length(points)

    if j

    continue;

    end

    x=Node();

    x.name=[points{i}.name ,'-' , points{j}.name];

    x.pointA=points{i};

    x.pointB=points{j};

    x.distance=data(i,j);

    path{i,j}=x;

    end

    end

    %% 计算节约里程项目

    for i =1: 1: length(points)

    for j =i: 1: length(points)-1

    if j<=i

    continue;

    end

    PA{i,j} = path{i,j}.distance;

    PB{i,j}= path{i,j+1}.distance;

    A=j-1;

    B=j;

    A_=A+1;

    B_=B+1

    AB{i,j}= path{A_,B_}.distance;

    PAB{A-i+1,B}=PA{i,j}+PB{i,j}-AB{i,j};

    end

    asdf=9;

    end

    第二步 规则不清。遇到困难

    展开全文
  • 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
  • 使用模拟退火算法对里程问题进行优化,并给出合理的解
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    一、VRP简介

    1 VRP基本原理
    车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是运筹学里重要的研究问题之一。VRP关注有一个供货商与K个销售点的路径规划的情况,可以简述为:对一系列发货点和收货点,组织调用一定的车辆,安排适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足指定的约束条件下(例如:货物的需求量与发货量,交发货时间,车辆容量限制,行驶里程限制,行驶时间限制等),力争实现一定的目标(如车辆空驶总里程最短,运输总费用最低,车辆按一定时间到达,使用的车辆数最小等)。
    VRP的图例如下所示:
    在这里插入图片描述
    2 问题属性与常见问题
    车辆路径问题的特性比较复杂,总的来说包含四个方面的属性:
    (1)地址特性包括:车场数目、需求类型、作业要求。
    (2)车辆特性包括:车辆数量、载重量约束、可运载品种约束、运行路线约束、工作时间约束。
    (3)问题的其他特性。
    (4)目标函数可能是总成本极小化,或者极小化最大作业成本,或者最大化准时作业。

    3 常见问题有以下几类:
    (1)旅行商问题
    (2)带容量约束的车辆路线问题(CVRP)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    该模型很难拓展到VRP的其他场景,并且不知道具体车辆的执行路径,因此对其模型继续改进。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (3)带时间窗的车辆路线问题
    由于VRP问题的持续发展,考虑需求点对于车辆到达的时间有所要求之下,在车辆途程问题之中加入时窗的限制,便成为带时间窗车辆路径问题(VRP with Time Windows, VRPTW)。带时间窗车辆路径问题(VRPTW)是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束。在VRPTW问题中,除了行驶成本之外, 成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。在VRPTW中,车辆除了要满足VRP问题的限制之外,还必须要满足需求点的时窗限制,而需求点的时窗限制可以分为两种,一种是硬时窗(Hard Time Window),硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达,早到必须等待,而迟到则拒收;另一种是软时窗(Soft Time Window),不一定要在时窗内到达,但是在时窗之外到达必须要处罚,以处罚替代等待与拒收是软时窗与硬时窗最大的不同。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    模型2(参考2017 A generalized formulation for vehicle routing problems):
    该模型为2维决策变量
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (4)收集和分发问题
    (5)多车场车辆路线问题
    参考(2005 lim,多车场车辆路径问题的遗传算法_邹彤, 1996 renaud)
    在这里插入图片描述
    由于车辆是同质的,这里的建模在变量中没有加入车辆的维度。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (6)优先约束车辆路线问题
    (7)相容性约束车辆路线问题
    (8)随机需求车辆路线问题

    4 解决方案
    (1)数学解析法
    (2)人机交互法
    (3)先分组再排路线法
    (4)先排路线再分组法
    (5)节省或插入法
    (6)改善或交换法
    (7)数学规划近似法
    (8)启发式算法

    5 VRP与VRPTW对比
    在这里插入图片描述

    二、节约算法简介

    在这里插入图片描述
    基本思想
    在这里插入图片描述
    行时通过这一条弧。

    迭代步骤
    在这里插入图片描述

    三、部分源代码

    %
     
    clear
    clc
    tic
    %% 用importdata这个函数来读取文件 
    rc208=importdata('rc208.txt');
    cap=1000;
    %% 提取数据信息
    E=rc208(1,5);                                                    %配送中心时间窗开始时间
    L=rc208(1,6);                                                    %配送中心时间窗结束时间
    vertexs=rc208(:,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
    demands=rc208(2:end,4);                                          %需求量
    a=rc208(2:end,5);                                                %顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]]
    b=rc208(2:end,6);                                                %顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]]
    s=rc208(2:end,7);                                                %客户点的服务时间
    h=pdist(vertexs);
    dist=squareform(h);                                             %距离矩阵,满足三角关系,暂用距离表示花费c[i][j]=dist[i][j]
    %% CW法构造VRPTW初始解
    [init_vc,init_TD,init_vl,violate_INTW]=init_TW(rc208,cap);
    initNV=size(init_vc,1);
    str1=['车辆行驶总距离 =  ' num2str(init_TD)];
    disp(str1)
    str2=['车辆使用数目 =  ' num2str(initNV)];
    disp(str2)
    %% 判断最优解是否满足时间窗约束和载重量约束,0表示违反约束,1表示满足全部约束
    flag=Judge(init_vc,cap,demands,a,b,L,s,dist);
    %% 检查最优解中是否存在元素丢失的情况,丢失元素,如果没有则为空
    DEL=Judge_Del(init_vc);
    %% 画出配送路线图
    vertexs=rc208(:,2:3);                                            %所有点的坐标x和y
    draw_Best(init_vc,vertexs);
    toc
    

    四、运行结果在这里插入图片描述

    五、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
    [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.

    展开全文
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