基于蚁群算法的多配送中心的车辆调度问题的研究附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

针对目前物流配送过程中客户对于送货准时性要求日益提升的问题,对每个客户采用时间窗管理约束,作为NP-Hard问题,启发式算法常被用于解决VRPTW问题.本文选取somolon数据集进行研究,运用蚁群算法进行路径规划研究,研究表明蚁群算法作为启发式算法中的一种能够有效用于解决VRPTW问题。

⛄ 部分代码

clc;

clear;

%% 多配送中心的车辆调度问题

%加载数据

load data.mat

%计算位置矩阵

m=size(X,1);

D=zeros(m,m);

%计算最短距离和最短路径 

[min_Length_S,index_S]=min(L_S);

G_best_length_S(iter)=min_Length_S;

G_best_route_S(iter,1:length(Tabu_S(index_S(1),:)))=Tabu_S(index_S(1),:);

length_ave_S(iter)=mean(L_S); 

disp(['第',num2str(iter),'代']);

iter=iter+1;

%% 第五步更新信息素

Delta_Tau_S=zeros(m,m); 

for i=1:Pop 

MM=Tabu_S(i,:); 

R=MM(MM>0);

for j=1:(length(R)-1) 

Delta_Tau_S(R(j),R(j+1))=Delta_Tau_S(R(j),R(j+1))+Q/L_S(i); 

end 

end 

Tau_S=(1-Rho).*Tau_S+Delta_Tau_S;

%% 第六步：禁忌表清零 

Tabu_S=zeros(Pop,n2); 

load_w_S=0;

end

%% 第七步：输出结果 

[best_length_S,index]=min(G_best_length_S); 

best_route_S=G_best_route_S(index(1),:);

best_route_S=best_route_S(best_route_S>0);

disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~');

disp(['最短路径为：',num2str(best_route_S)]);

disp(['最短路程为：',num2str(best_length_S)]);

%% 第八步：绘制散点图和巡游过程图

%画出散点图，并标注配送中心的位置

figure(1)

plot(X(:,1),X(:,2),'o');

hold on

plot(X(best_route_S,1),X(best_route_S,2),'o-');

hold on

plot([X(w1,1),X(w2,1)],[X(w1,2),X(w2,2)],'rp','MarkerSize',9);

hold on

for i=1:n2

    text(X(S(i),1),X(S(i),2),['  ' num2str(S(i))]);

end

figure(2)

plot(1:MAXGEN,G_best_length_S) ;

hold on 

plot(1:MAXGEN,length_ave_S);

legend(' G_best_length_S ',' length_ave_S ');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李建军. 基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究[D]. 西安电子科技大学, 2015.

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