cvrp问题matlab代码
时间: 2023-08-01 09:14:18 浏览: 53
以下是使用Matlab求解CVRP问题的示例代码:
```
% 读取数据
filename = 'cvrpdata.txt';
data = dlmread(filename);
% 初始化模型和参数
mdl = 'CVRP';
params = struct('Distance', data(:, 3:end), ...
'NumCustomers', size(data, 1) - 1, ...
'NumVehicles', 3, ...
'Capacity', 100);
% 求解模型
[sol, ~] = solveCVRP(mdl, params);
% 显示结果
disp('Routes:');
disp(sol.Route);
disp('Total Cost:');
disp(sol.TotalCost);
```
其中,`cvrpdata.txt`是包含CVRP问题数据的文本文件,每行表示一个顾客,第一列为顾客编号,第二列为顾客需求量,第三列及以后为该顾客与其他顾客之间的距离。`solveCVRP`函数为求解CVRP问题的函数,将模型名称和参数传入即可。最后输出结果包括各车辆路径和总成本。需要注意的是,这里示例代码中假设有3辆车,每辆车的容量为100。如果需要更改这些参数,需要修改`params`结构体中的对应字段。
相关问题
节约算法求解cvrp问题matlab
CVRP(Capacitated Vehicle Routing Problem,容量车辆路径问题)是一种经典的组合优化问题。在这个问题中,需要有效地规划车辆的路径,使得车辆能够按照约定的路线,将指定的货物从仓库分配给一系列客户。而节约算法是一种常用的解决CVRP问题的方法之一。
节约算法的基本思想是通过将多个客户点连在一起,形成一个子路径,以减少车辆行驶的总距离。具体来说,节约算法通过以下步骤解决CVRP问题:
1. 初始化:将每个客户点看作一个子路径,形成初始解。
2. 距离计算:计算任意两个客户点之间的距离,以及仓库和每个客户点之间的距离。
3. 节约选择:选择一对客户点,一般是两个相邻的客户点,计算加入它们形成一个新的子路径所能节约的距离。
4. 节约合并:选择节约最大的子路径,并将其与其他子路径合并。
5. 更新解:更新路径合并后的解,并更新相应的距离。
6. 终止条件判断:重复步骤3-5,直到无法找到节约距离,或者达到设定的终止条件。
7. 输出最优解:输出最优的路径和总距离。
通过以上步骤,节约算法能够有效地解决CVRP问题,使得车辆的行驶距离最小化,从而提高运输效率。在Matlab软件中,可以通过编写相应的代码来实现节约算法,使用循环和条件判断等控制结构来实现上述步骤。
总之,节约算法是一种求解CVRP问题的有效方法,可以通过合理的选择和合并子路径,优化车辆的行驶路线,提高物流运输的效率。在Matlab中,可以通过编程实现节约算法,并输出最优解。
python cvrp问题代码
Python cvrp问题代码是用Python编写的,用于解决车辆路径问题(CVRP)的问题。车辆路径问题是指需要确定一组车辆在给定需求点集合中的路径,以满足一定的限制条件,例如每个路径的总长度不超过某个值,每个路径的需求总和不超过某个值等。
以下是一个简单的Python cvrp问题代码示例:
```python
import numpy as np
from ortools.constraint_solver import routing_enums_pb2
from ortools.constraint_solver import pywrapcp
# 创建数据模型
def create_data_model():
data = {}
# 车辆数
data['num_vehicles'] = 2
# 需求点集合
data['demands'] = [0, 1, 1, 2, 1, 2, 1]
# 距离矩阵
data['distances'] = [
[0, 1, 1, 2, 1, 2, 1],
[1, 0, 2, 1, 2, 1, 1],
[1, 2, 0, 1, 2, 1, 2],
[2, 1, 1, 0, 1, 2, 2],
[1, 2, 2, 1, 0, 1, 2],
[2, 1, 1, 2, 1, 0, 1],
[1, 1, 2, 2, 2, 1, 0]]
return data
# 解决CVRP问题
def solve_cvrp():
data = create_data_model()
manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(len(data['distances']),
data['num_vehicles'], [0], [0])
routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)
def distance_callback(from_index, to_index):
from_node = manager.IndexToNode(from_index)
to_node = manager.IndexToNode(to_index)
return data['distances'][from_node][to_node]
transit_callback_index = routing.RegisterTransitCallback(distance_callback)
routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_index)
add_capacity_constraints(data, manager, routing, transit_callback_index)
search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
search_parameters.local_search_metaheuristic = (
routing_enums_pb2.LocalSearchMetaheuristic.GUIDED_LOCAL_SEARCH)
search_parameters.time_limit.seconds = 30
solution = routing.SolveWithParameters(search_parameters)
if solution:
print_solution(data, manager, routing, solution)
# 添加容量约束
def add_capacity_constraints(data, manager, routing, transit_callback_index):
capacity = 'Capacity'
routing.AddDimension(
transit_callback_index,
0, # no slack
3, # vehicle maximum capacity
# 车辆初始容量
capacity)
capacity_dimension = routing.GetDimensionOrDie(capacity)
for vehicle_id in range(data['num_vehicles']):
index = manager.NodeToIndex(vehicle_id)
capacity_dimension.SetCumulVarSoftUpperBound(index, 3, 0)
# 打印路径和总距离
def print_solution(data, manager, routing, solution):
total_distance = 0
for vehicle_id in range(data['num_vehicles']):
index = routing.Start(vehicle_id)
plan_output = 'Route for vehicle {}:\n'.format(vehicle_id)
route_distance = 0
while not routing.IsEnd(index):
node_index = manager.IndexToNode(index)
plan_output += ' {} ->'.format(node_index)
previous_index = index
index = solution.Value(routing.NextVar(index))
route_distance += routing.GetArcCostForVehicle(previous_index, index, vehicle_id)
plan_output += ' {}\n'.format(manager.IndexToNode(index))
plan_output += 'Distance of the route: {}\n'.format(route_distance)
print(plan_output)
total_distance += route_distance
print('Total distance of all routes: {}'.format(total_distance))
solve_cvrp()
```
以上代码使用Google OR-Tools库解决CVRP问题。它创建了一个数据模型,包括车辆数、需求点集合和距离矩阵。然后,它使用约束求解器和路由模型来解决问题,并添加了容量约束。最后,它输出每个车辆的路径和总距离。
请注意,这只是一个简单的示例,实际上解决CVRP问题可能需要更复杂和精细的模型和算法。