基于CW节约算法的CVRP求解Matlab源码：容量限制与路径优化

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。