基于遗传算法的VRPmatlab代码

以下是一个基于遗传算法的VRP（车辆路径问题）的MATLAB代码示例：

% 遗传算法解决VRP问题
% 数据集为Solomon的R101（含101个客户点）
% 代码参考自：https://www.mathworks.com/help/gads/solve-a-vehicle-routing-problem-using-the-genetic-algorithm.html

% load data
load R101.mat % 包含101个客户点的坐标和需求量
NumCus = size(cust,1);
Capacity = 200;

% 计算每个客户点之间的距离
Dist = zeros(NumCus+1,NumCus+1);
for ii = 1:NumCus+1
    for jj = 1:NumCus+1
        Dist(ii,jj) = sqrt((cust(ii,1)-cust(jj,1))^2 + (cust(ii,2)-cust(jj,2))^2);
    end
end

% 设置GA参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 200, 'EliteCount', 20, 'CrossoverFraction', 0.8, 'Generations', 150, 'StallGenLimit', 50, 'PlotFcns', @gaplotbestf, 'Display', 'iter');

% 定义适应度函数
FitnessFcn = @(x) VRP_fitness(x,Dist,cust,Capacity);

% 运行GA
[x,fval,exitflag,output] = ga(FitnessFcn,NumCus,options);

% 输出结果
disp(['最优解：', num2str(fval)])
disp(['最优解路径：'])
for ii = 1:length(x)
    if x(ii) <= NumCus
        disp(['客户点',num2str(x(ii))])
    else
        disp('仓库')
    end
end

上述代码中，`R101.mat` 是一个MATLAB数据文件，包含了101个客户点的坐标和需求量。`VRP_fitness` 函数计算了每个解的适应度值，即所有车辆的行驶距离之和。GA参数设置在 `options` 中，包括种群大小、交叉率、迭代次数等。GA求解最优解的过程在 `ga` 函数中完成，最终输出最优解和最优解路径。