二、求解VRP问题的算法 1.精确算法:精确算法利用数学模型来确切地解决基础VRP问题。其中最常用的算法是分支定界法和分支定价法。 分支定界法:分枝定界法将复杂的VRP问题分解成一个大问题和若干个小问题,并通过深度优先算法搜索可行解空间以确定最优解。在搜索枚举进程中,如果找到一个解,它会被与当前最优解比较,...
用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜...
模拟退火算法(SA)求解车辆路径问题(VRP) 车辆路径问题是指在客户需求位置已知的情况下,确定车辆在各个客户间的行程路线,使得运输路线最短或运输成本最低,要求每个客户点的需求必须被满足且只能由一辆车提供服务,每个车辆的路线开始于物流中心,并且最终结束于物流中心。 数学模型 算法设计 编码方式 编码采用整数编码的形...
启发式算法则可以根据不同的问题要求来求解问题。基于VRP问题的本质,不太可能使用精确的方法求解VRP的大规模的实例。因此,大部分方法都依赖于启发式方法来获取近似解。许多方法已经被用到了这个领域中,其中有选择使用标准优化技术的算法,例如,蚁群算法、遗传算法、模拟退火和约束编程。我们在这里关注于元启发式算法,主要...
1.程序功能描述基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 while COUNT<=Itertions ֲ L = zeros(Ant_Num,1); for i=1:Ant_Nu
在CDVRP问题中,GA-PSO混合算法的具体实现需要针对问题的特点进行相应调整。例如,在编码阶段,可以采用基于客户序列的编码方式,每个解表示为一个客户序列,表示车辆的访问顺序。适应度函数可以定义为路径总成本的倒数或负数,以最小化行驶距离为目标。遗传操作和粒子群操作需要根据问题的约束条件(如车辆容量限制)进行定制,以...
VRP问题的求解算法: 1. 蚁群算法 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。在VRP问题中,每个蚂蚁代表一个路径规划解决方案。蚂蚁根据信息素(路径上的信息标记)和距离等信息进行决策,每次选择下一个客户的访问。通过多次迭代,蚁群算法可以找到最优或接近最优的路径规划解决方案。 2. 遗传算法 遗传算法是一种模拟生...
简介:该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题(VRP),使用MATLAB2022a版本实现,并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解,并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤,最终输出最优路径和相关数据图表。
在VRP问题中,遗传算法可以通过以下几个步骤来求解: 1.个体编码:首先,需要将问题的解表示为一个个体。在VRP问题中,每个个体可以表示为一条路径,其中包含一系列的需求点。 2.初始种群生成:生成一个初始的种群,其中包含多个个体。可以使用随机生成的方法,或者根据问题的特点设计一个启发式算法来生成种群。 3.适应度...
【VRP】基于matlab蚁群算法求解带载重约束的车辆路径规划问题【含Matlab源码 2442期】(1)如需代码(进阶版)加腾讯企鹅号或私信UP主;(2)代码运行版本Matlab 2019b或2014a(3)其他仿真咨询1 期刊或论文复现;2 Matlab程序定制;3 科研合作;, 视频播放量 23、弹幕量 0