禁忌算法实现VRP的Matlab源代码实例

禁忌算法(Tabu Search, TS)是一种启发式搜索方法，在解决复杂的优化问题，如旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)时，被广泛应用。在给定的MATLAB源代码中，它被用来求解一个特定的VRP（Vehicle Routing Problem）实例，目标是最小化旅行总距离。TSP是组合优化中的经典问题，涉及寻找一条经过所有城市恰好一次且返回起点的最短路径。 首先，代码定义了城市列表 `Clist`，其中包含城市间的二维坐标，以及城市总数 `CityNum`。通过计算两城市之间的欧氏距离，生成距离矩阵 `dislist`，用于衡量路径长度。禁忌列表 `TabuList` 用于存储近期访问过的城市对，避免重复选择，`TabuLength` 设定为近似城市对数量的平方根，作为搜索过程中的限制条件。 在主循环中，我们看到变量 `Candidates` 代表候选操作数量，`CandidateNum` 是一个数组，用于存储每轮迭代中可能的解决方案。初始解 `S0` 通过随机排列城市得到，`BSF` 存储当前最佳解。循环条件 `p` 控制迭代次数，直到达到预设的最大迭代次数 `StopL` 或 `Candidates` 超过允许的最大尝试次数的一半。 在每次迭代中，算法执行以下几个步骤： 1. 计算当前路径 `ALong(p)` 的函数值（这里假设是距离或成本）。 2. 生成一组随机的城市对 `M`，并将其转换为整数形式。 3. 检查 `M` 是否与已选择的城市对中有重复，如果重复，则跳过此操作（`isa=1`）；否则，将 `M` 作为新城市对添加到 `A` 数组。 4. 选择 `BestCandidateNum` 个最好的候选解，并更新最佳解 `BSF` 如果有新的更优解出现。 禁忌算法的关键在于它能够在局部最优解附近探索，同时避免陷入局部最优，通过设置禁忌列表来限制搜索空间，从而在一定程度上跳出传统搜索方法可能被困住的模式。这段MATLAB代码提供了实现禁忌搜索求解VRP的一个基础框架，可以根据实际需求调整参数，例如禁忌列表大小、候选操作数量等，以适应不同的规模和复杂度的VRP问题。