基于CW节约算法的CVRP求解Matlab源码:容量限制与路径优化
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更新于2024-08-05
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本资源是一份MATLAB源代码,针对带容量的车辆路线问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)设计了解决方案,采用了节约算法CW(Concorde Method)。主要内容包括以下几个关键知识点:
1. **问题背景**:
VRP问题是一个经典的优化问题,目标是寻找一个最有效的车辆调度策略,以便在满足每辆车的载重量限制的同时,最小化总的运输成本。在这个例子中,车辆不仅需要考虑行驶的距离,还要考虑货物的装载量。
2. **数据处理**:
- 代码首先使用`importdata`函数读取数据文件`rc208.txt`,其中包含了车辆节点(包括起点和终点)的坐标、顾客的需求量以及两点之间的距离。
- 定义变量如`vertexs`存储所有点坐标,`customer`用于存储顾客位置,`demands`存储每个顾客的需求,`dist`是距离矩阵,用于计算行驶成本。
3. **初始解构建**:
- 使用`init_CVRP`函数生成初始的车辆配置(`init_vc`),路径集合(`init_TD`,即总行驶距离)和车辆列表(`init_vl`)。初始解可能不是最优解,但为后续优化提供了起点。
4. **约束检查**:
- 通过`Judge`函数判断当前解是否满足时间窗约束(假设未在提供的信息中提及)和载重量约束。如果返回值为0,表示存在违反,1表示满足。
5. **缺失元素检测**:
- `Judge_Del`函数用于检查最优解中是否存在遗漏的顾客或服务,如果返回空值,表示解是完整的。
6. **结果可视化**:
- 代码最后绘制配送路线图,这有助于理解和评估解决方案的有效性。通过`vertexs`变量,可以清楚地看到车辆的行驶路径和客户分配情况。
整个代码提供了求解CVRP的一个基本框架,适合对MATLAB编程有一定基础的用户研究和学习优化算法在实际问题中的应用。通过运行此代码,可以得到一个初始的车辆路径规划,并对其进行改进以获得更优解。
2021-10-20 上传
2021-10-20 上传
2021-08-09 上传
2022-04-10 上传
2022-02-01 上传
2021-08-09 上传
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