使用禁忌搜索算法解决车辆调度问题的代码实现

"禁忌搜索算法车辆调度问题代码实现" 该资源提供了一个使用禁忌搜索算法解决车辆路径问题的C语言源代码。禁忌搜索算法是一种优化方法，常用于解决组合优化问题，如旅行商问题（TSP）和车辆路径问题（VRP）。在车辆调度问题中，目标是找到一组最优的车辆路线，使得所有客户点被覆盖，同时总行驶距离最短。 代码中定义了`struct pp`结构体，存储染色体（解决方案）、坐标值`x`等信息。`popsize`表示种群大小，`lchrom`表示染色体长度，`gen`表示当前代数，`maxgen`表示最大迭代次数，`bestgen`记录最佳解出现的代数。`dd`矩阵存储节点之间的距离，`qq`和`qvehicle`与车辆容量相关，`dmax`代表最大距离。`vv`用于存储每个节点的访问状态。 `initdata()`函数初始化数据，例如读取节点坐标、计算节点间的距离等。`initpop()`函数生成初始种群，即随机生成一系列可能的车辆路径。`decode()`函数将二进制编码的染色体解码为实际的路径。`vehicle()`函数根据解码后的路径计算总距离。`hillclimb()`实现局部搜索，尝试改进当前解决方案。 主函数`main()`中，首先清理屏幕，然后尝试打开文件"ts01.txt"进行读写。`randomize()`设置随机种子，确保每次运行的随机性。接着初始化数据和种群，进行迭代求解。`hillclimb()`通过局部搜索策略改进种群中的个体。最后，将最佳解决方案（最短路线及其距离）写入文件。 禁忌搜索算法的核心在于平衡探索和开发：它在选择新解时会避免重复以前的解决方案（禁忌），从而鼓励探索新的可能性，同时利用记忆机制（lbestpop和tabupop）来保持多样性，防止过早收敛。 此代码实现了完整的禁忌搜索算法流程，适用于学习和研究如何用编程解决实际的车辆调度问题。通过调整参数和优化局部搜索策略，可以进一步提升算法性能。