贪心算法解决多车辆单源配送路径规划问题matlab
时间: 2023-09-06 16:13:34 浏览: 42
多车辆单源配送路径规划问题可以用贪心算法来解决。下面是一个基本的 Matlab 实现:
```matlab
function [route, cost] = tsp_greedy(distance_matrix, capacity, demand)
% distance_matrix: 距离矩阵
% capacity: 车辆容量
% demand: 顾客需求量
% route: 路线
% cost: 总成本
% 初始化
num_nodes = size(distance_matrix, 1);
unvisited = 1:num_nodes;
visited = [];
current_node = 1;
current_capacity = capacity;
route = [];
% 从起点开始
while ~isempty(unvisited)
% 找到最近的未访问节点
[min_distance, next_node] = min(distance_matrix(current_node, unvisited));
% 如果当前车辆容量不足以满足下一个节点的需求
if demand(next_node) > current_capacity
% 返回起点
min_distance = distance_matrix(current_node, 1);
next_node = 1;
% 将当前的路线加入到结果中
route = [route, visited, 1];
visited = [];
current_capacity = capacity;
else
% 减少车辆容量
current_capacity = current_capacity - demand(next_node);
end
% 将下一个节点添加到已访问节点中
visited = [visited, unvisited(next_node)];
% 从未访问节点中删除已经访问的节点
unvisited(next_node) = [];
% 更新当前节点和成本
current_node = visited(end);
cost = cost + min_distance;
end
% 将最后一次访问的节点添加到路线中
route = [route, visited, 1];
% 添加返回起点的距离
cost = cost + distance_matrix(route(end), 1);
end
```
这里使用了一个简单的贪心策略:每次选择最近的未访问节点,并且在车辆容量不足时返回起点。虽然这种方法不一定能够得到最优解,但是它往往能够得到相对较好的近似解。如果需要更高精度的解法,可以考虑使用其他算法,比如遗传算法或者模拟退火算法。