基于NSGA2的多目标车辆路径规划 目标1为受灾点缺货量最大值最小,目标2为需求点最晚送达时间最小基于NSGA2的多目标车辆路径规划 目标1为受灾点缺货量最大值最小,目标2为需求点最晚送达时间最小 ,问题描述和具体模型如图所示 首先染色体编码的话,采用整数编码方式,总共30996个变量,前30000个变量是三辆车的100*100的行驶路径矩阵(0-1变量),30001-30096变量为每个受灾点接收的货物量,30097-30396为每辆车到达各个节点的载货量,30397-30696为每辆车离开各个节点的载货量,30697-30996为每辆车到达各个节点的时间;然后算法架构的话,模型还是一样的,等式和不