MATLAB实现遗传算法优化同时取送货的车辆路径问题VRPSDP

同时取送货的车辆路径问题VRPSDP的数学模型如下:

模型假设

  1. 所有车辆的载重、容量等性能相同。
  2. 每个客户的需求(送货和取货量)是已知的,且在服务过程中不会改变。
  3. 车辆的行驶速度恒定,不考虑交通拥堵等实时路况变化。
  4. 每个客户点只能被访问一次,且必须被访问。
  5. 配送中心有足够的货物满足所有送货需求,且有足够的容量存储所有取回的货物。

模型描述

参数和变量定义
  • C: 客户集合
  • V: 车辆集合
  • Q: 车辆的载重能力
  • : 客户点i 到客户点j的距离
  • : 客户点i的送货量
  • : 客户点i的取货量
  • : 若车辆k从客户点i行驶到客户点j,则为1;否则为0
  • : 若车辆k服务客户点i,则为1;否则为0
  • : 车辆 k 在服务完客户点 i 后的载货量
目标函数

最小化总行驶距离:

约束条件
  1. 车辆从配送中心出发并最终返回配送中心
  2. 每个客户点只能被一辆车服务一次
  3. 车辆载重约束
  4. 货物装载和卸载的连续性
  5. 确保取货和送货的操作
    如果,则必须满足客户点i的取货和送货需求。

我们用MATLAB实现以下一个小算例的模型优化:

车速v=40km/h, 车辆载重Q=15t, 同时送取货的需求点的数据如下表所示:

|---------|-------|-------|-------------|-------------|
| 客户点 | x | y | 送货需求量/吨 | 取货需求量/吨 |
| 0 | 10 | 10 | 0 | 0 |
| 1 | 17 | 7 | 2 | 2 |
| 2 | 17 | 11 | 2.5 | 2.5 |
| 3 | 3 | 12 | 4 | 1.5 |
| 4 | 8 | 1 | 3.5 | 2 |
| 5 | 14 | 14 | 4 | 5 |
| 6 | 7 | 0 | 0 | 2 |
| 7 | 5 | 6 | 3.5 | 2.5 |
| 8 | 19 | 17 | 2.5 | 3.5 |
| 9 | 11 | 7 | 1.5 | 5 |
| 10 | 1 | 17 | 4.5 | 2 |

部分MATLAB主程序如下:

程序结果如下:

最优目标函数

bestValue =

83.0378761870964

最优染色体

bestChrom =

1 8 5 2 9 4 6 7 10 3

显示各个路径

route =

0 1 8 5 2 0

route =

0 9 4 6 7 0

route =

0 10 3 0

>>

相关推荐
人工智能AI技术3 小时前
10亿美元合作启发:AIGC正版IP应用开发,迪士尼+OpenAI技术拆解
人工智能
光羽隹衡4 小时前
深度学习——卷积神经网络实现手写数字识别
人工智能·深度学习·cnn
莫非王土也非王臣4 小时前
深度学习之对比学习
人工智能·深度学习·学习
AI_56784 小时前
Selenium+Python可通过 元素定位→操作模拟→断言验证 三步实现Web自动化测试
服务器·人工智能·python
冰西瓜6004 小时前
国科大高级人工智能期末复习(四)联结主义(下)——深度学习
人工智能·深度学习
檐下翻书1734 小时前
世界模型:AI理解物理空间的关键一步
人工智能
2013092416274 小时前
1968年 Hart, Nilsson, Raphael 《最小成本路径启发式确定的形式基础》A* 算法深度研究报告
人工智能·算法
如何原谅奋力过但无声4 小时前
【力扣-Python-滑动窗口经典题】567.字符串的排列 | 424.替换后的最长重复字符 | 76.最小覆盖子串
算法·leetcode
InterestOriented4 小时前
破解银发学习痛点 兴趣岛 “普惠 + 品质” 模式打造积极老龄化范本
大数据·人工智能·学习
Mark_Aussie5 小时前
ADALog 日志异常检测
人工智能