用遗传算法求解VRP的全局最优解实例代码

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传机制的优化搜索算法，常用于解决复杂的组合优化问题，如车辆路线问题（Vehicle Routing Problem, VRP）。在VRP中，目标是寻找最有效的货物配送路径，以最小化成本或时间。

以下是一个简单的Python遗传算法求解VRP全局最优解的示例代码框架，这里假设我们使用了DEAP库（Distributed Evolutionary Algorithms in Python）：

# 导入必要的库
import random
from deap import base, creator, tools

# 假设已定义VRP问题类（包含城市列表、货物需求等）
class VrpProblem:
    def __init__(...):
        ...

def create_individual(city_list, vehicle_capacity):
    # 创建一个空的个体，代表一个可能的解决方案
    individual = [random.choice(city_list) for _ in range(vehicle_capacity)]
    return individual

def fitness(individual, problem):
    # 计算个体（路径）的成本或满足度
    return problem.calculate_fitness(individual)

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax)

toolbox = base.Toolbox()
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, creator.Individual)
toolbox.register("evaluate", fitness, problem=problem)
toolbox.register("mate", tools.cxTwoPoint)
toolbox.register("mutate", tools.mutShuffleIndexes, indpb=0.05)
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

def genetic_algorithm(population_size, generations, problem):
    pop = toolbox.population(n=population_size)
    hof = tools.HallOfFame(1)  # 最优解存储器

    for gen in range(generations):
        offspring = toolbox.select(pop, len(pop))
        offspring = [toolbox.clone(ind) for ind in offspring]

        # 遗传操作（交叉和变异）
        for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]):
            toolbox.mate(child1, child2)

        # 随机变异
        for mutant in offspring:
            toolbox.mutate(mutant)

        # 繁殖操作
        invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
        fitnesses = toolbox.map(toolbox.evaluate, invalid_ind)
        for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses):
            ind.fitness.values = fit

        pop[:] = offspring

        best_solution = tools.selBest(pop, 1)  # 选择当前最佳解
        hof.update([best_solution])  # 更新最优解集

    return hof  # 返回找到的全局最优解

# 初始化VRP问题实例
vrp_instance = VrpProblem()

# 运行遗传算法
global_optimal_route = genetic_algorithm(
    population_size=100, 
    generations=1000, 
    problem=vrp_instance
)

print("全局最优解：", global_optimal_route)

请注意，这只是一个简化版的框架，实际应用中可能需要更详细的路由计算方法、适应度函数和参数调整。此外，真实场景中的VRP还可能涉及更复杂的编码方式，比如使用位串表示等。如果你对这个主题感兴趣，建议深入研究 DEAP 或其他专门处理这类问题的库。