vrp模拟退火算法python实现

VRP（Vehicle Routing Problem）模拟退火算法是一种常用的解决组合优化问题的搜索策略，尤其适用于寻找最有效的配送路线。在Python中实现VRP的模拟退火算法通常会包括以下几个步骤：

1. **初始化**：设置初始解（比如随机生成车辆路径），设定温度、冷却率等参数。

2. **适应度评估**：计算当前解决方案的总成本（如距离加权的累计时间），作为适应度函数。

3. **接受概率计算**：基于当前温度和新解与旧解的成本差，计算接受新解的概率。如果概率大于一个随机数，接受新解；否则保持现状。

4. **移动操作**：通过改变某些车辆的位置或分配来生成新的解。

5. **温度更新**：每次迭代后降低温度，常用的方式有线性衰减或指数衰减。

6. **停止条件**：当达到预定的最大迭代次数、温度低于某个阈值或者找到满意的解时，算法结束。

7. **结果输出**：返回找到的最佳路线或一系列近似的最优解。

这是一个简化的概述，实际代码可能会更复杂，需要处理一些细节，比如种群大小的选择、边界检查等。下面是一个简单的Python伪代码示例：

import random

def initial_solution(n, cities):
    # 初始化随机解
    route = [random.choice(cities) for _ in range(n)]
    return route

def acceptance_probability(old_cost, new_cost, temp):
    # 计算接受概率
    delta = new_cost - old_cost
    return min(1, math.exp(-delta / temp))

def simulate_annealing(vrp, n_iter, init_temp, cooling_rate):
    best_route = None
    curr_route = initial_solution(len(vrp.cities), vrp.cities)
    best_cost = calculate_cost(curr_route)

    for _ in range(n_iter):
        new_route = mutate(curr_route)
        new_cost = calculate_cost(new_route)
        if new_cost < best_cost or accept_prob(best_cost, new_cost, temp) > random.random():
            best_cost = new_cost
            best_route = new_route

        temp *= cooling_rate

    return best_route

# ... 其他辅助函数...