MATLAB源代码：CW节约算法解决带容量的VRP问题(CVRP)

本资源是一份针对带有容量限制的车辆路线问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）的MATLAB源码，用于解决【VRP问题】。该问题主要关注如何在满足车辆运输容量的前提下，寻找最优化的配送路径，以便于降低运输成本和提高效率。主要内容包括： 1. **问题背景**： CVRP是运筹学中的经典问题，目标是找到一组最优的车辆路径，使得每个车辆能访问所有客户，同时满足每辆车的载货能力限制。在这个例子中，车辆的容量被设定为1000单位。 2. **数据预处理**： - 使用`importdata`函数读取数据文件"rc208.txt"，其中包含点的坐标（x, y）、客户数量、需求量等信息。 - `vertexs`变量存储所有点的坐标，包括起始和终点，`customer`只包含顾客坐标，`cusnum`表示客户总数。 - `demands`记录了每个客户的货物需求量。 - 通过`pdist`函数计算两点之间的欧氏距离，并使用`squareform`将对角线上的值填充到距离矩阵`dist`中，表示从一个点到另一个点的成本或花费。 3. **初始解的构建**： - 使用CW算法（ Clarke and Wright Savings Heuristic）生成一个初始的车辆路线问题解决方案。CW法是一种启发式方法，它从一个随机的起点开始，通过一系列局部搜索操作（如交换两个位置的成本比较），逐步改进路径。`init_CVRP`函数是实现这一过程的关键部分，它会返回初始的车辆配置（`init_vc`）、任务分配（`init_TD`）以及车辆负载（`init_vl`）。 4. **代码执行**： - 资源提供了一个完整的MATLAB脚本，从数据加载到初始解的构建，整个流程都封装在这个脚本中。运行此脚本时，`tic`命令用于计时，方便评估算法执行效率。 通过学习和理解这段代码，用户可以掌握如何在MATLAB环境中应用节约算法来解决实际的CVRP问题，这对于物流优化、配送系统规划等领域具有重要意义。在使用过程中，可能需要根据实际需求调整参数、优化算法或者扩展至更复杂的网络结构。