基于遗传算法车辆路径问题(VRP)
一、车辆路径问题简介与求解要求
交通运输是国民经济的动脉,各种运输方式在日常运输营运管理工作中都要面对这样一个共同的问题:如何为载运工具(汽车,列车,轮船和飞机,统称为车辆)确定行驶路线及时间,有效地运送各站点间的旅客和货物。运筹学界将此类问题统称为车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)。
VRP最早由Dantzig于1959年首次提出,指一定数量的客户,有各自的货物需求,配送中心(车场)组织车辆向客户提供货物,设计最优的行车路线,以满足客户的需求,并达到路程最短、成本最小、耗费时间最少等目标。VRP示意图如下:
本文内容求解所涉及的要求为:自己开发求解VRP的算法(什么算法都行:单纯型、蚁群、遗传、邻域搜索、模拟退火、禁忌搜索、神经网络、深度学习、给定规则启发式),与标准实例的最优解对比。
评价指标(重要度排序):
1. 求解精度(与最优解的差距);
2. 求解规模(顾客点的数量);
3. 求解速度(运行时间)。
A-n32-k5.vrp,有31个顾客点,具体数据点击A-n32-k5.vrp的连接查看(顾客点标号、坐标、需求量。其中1是车场)。最优目标是784,最优解有5辆车。
二、车辆路径算法
1、遗传算法介绍
本文我所选用的算法是遗传算法,遗传算法简称GA,在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法,它是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法,遗传算法的概念最早是由Bagley J.D在1967年提出的,可是最开始研究遗传算法的理论和方法的系统性研究是在1975年,在当时,这个算法的目的是说明自然和人类系统的自适应过程。
2、遗传算法步骤
(1)生成初始种群。确定问题解表示的编码方案,随机产生一组初始个体构成的初始种群。
(2)计算适应度。对于种群中的每一个体计算其适应度。
(3)选择。更加适应度大小以一档方式对种群执行选择复制操作。
(4)交叉。按照交叉概率,对于种群执行交叉操作。
(5)变异概率。对种群执行变异操作。
3、流程图
4、遗传算法特点
(1)智能性:遗传算法具有自组织、自适应和自学习 性等特性。遗传算法的搜索过程以目标函数为依据,并利用适应度函数,逐步逼近目标值。
(2)全局最优性:遗传算法由于采取交换操作和变异操作,从而在解空间便能产生出新的个体,从而扩大算法在解空间的搜索范围,并且遗传算法从串集开始搜索,覆盖面大,利于全局择优,使得搜索得到的结果不是局部最优解而是全局最优解
(3)不确定性:进化计算不确定性是伴随随机性而来的。在遗传算法的主要步骤中即含有随机的因素,如变异的过程。所以在算法的进化过程中,事件发生与带有很大的不确定性。
(4)并行性:遗传算法可以同时搜索解空间内的多个区域,同时,遗传算法作为一种典型的进化算法,而进化算法本身就具有较好的并行性,适合于各种并行处理。
三、VRP数学模型
符号:
- 配送中心拥有的车辆台数m及每辆车的载重量(吨位)为Q;
- 需求点(也叫顾客点)个数为n及每个点的需货量为Ri;
- 配送中心到各需求点的费用及各需求点之间的距离为dij。
目标:行驶总距离最小
决策变量:
四、遗传算法结果分析
参考标准的实例库,并根据实例库中的数据,利 用两种算法进行结果分析并与标准的最优解进行对比,同时分析产生一定误差的原因。已知有1个车场和32个顾客点,同时每个顾客点的坐标和需求量如下所示,将初始车辆设置为25辆,利用matlab进行两种算法的编程,求解出车辆的最短配送路径以及最优解的车辆数。
1、数据表
顾客点编号 |
坐标 |
需求量 |
顾客点编号 |
坐标 |
需求量 |
1 |
(82,76) |
0 |
17 |
(88,51) |
18 |
2 |
(96,44) |
19 |
18 |
(91,2) |
19 |
3 |
(50,5) |
21 |
19 |
(19,32) |
1 |
4 |
(49,8) |
6 |
20 |
(93,3) |
24 |
5 |
(13,7) |
19 |
21 |
(50,93) |
8 |
6 |
(29,89) |
7 |
22 |
(98,14) |
12 |
7 |
(58,30) |
12 |
23 |
(5,42) |
4 |
8 |
(84,39) |
16 |
24 |
(42,9) |
8 |
9 |
(14,24) |
6 |
25 |
(61,62) |
24 |
10 |
(2,39) |
16 |
26 |
(9,97) |
24 |
11 |
(3,82) |
8 |
27 |
(80,55) |
2 |
12 |
(5,10) |
14 |
28 |
(57,69) |
20 |
13 |
(98,52) |
21 |
29 |
(23,15) |
15 |
14 |
(84,25) |
16 |
30 |
(20,70) |
2 |
15 |
(61,59) |
3 |
31 |
(85,60) |
14 |
16 |
(1,65) |
22 |
32 |
(98,5) |
9 |
2、最优路线图与最优目标趋势图
3、结果分析
从上面的结果图形可以看出,遗传算法无论是在求解质量、求解速度还是最优路径的稳定性等方面都与标准实例的最优解大致相同。可是对于遗传算法来说,遗传算法具有不确定性因素,如迭代的次数、变异的概率以及交叉的概率等,所以就算是相同参数设置也会得出不同的最优结果。所以还是选择遗传算法作为求解车辆路径问题的最优算法,其最终实验结果是从多次实验结果中通过对比分析得到的一组最优解。
五、部分程序代码
1、遗传算法参数设置
alpha=10;
NIND=50;
MAXGEN=10000;
Pc=0.9;
Pm=0.05;
GGAP=0.9;
N=cusnum+v_num-1;
2、输出随机解的路线和总距离
disp('初始种群中的一个随机值:')
[currVC,NV,TD,violate_num,violate_cus]=decode(Chrom(1,:),cusnum,cap,demands,dist);
currCost=costFuction(currVC,dist,demands,cap,alpha);
disp(['车辆使用数目:',num2str(NV),',车辆行驶总距离:',num2str(TD),',违反约束路径数目:',num2str(violate_num),',违反约束顾客数目:',num2str(violate_cus)]);
disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
相关资源:基于遗传算法的车辆路径问题
完整代码请留言
基于遗传算法车辆路径问题(VRP)相关推荐
- vrp车辆路径问题 php,车辆路径问题(VRP)
[绘芯滑轨屏推荐]车辆路径问题(VRP)一般定义为:对一系列装货点和卸货点,组织适当的行车线路,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件(如货物需求量.发送量.交发货时间.车辆容量限制.行驶里程限制 ...
- 【路径规划】基于遗传算法求解多中心VRP问题matlab源码
约束条件: 拥有多个物流中心. 车辆从某一个物流中心出发,完成配送任务后,可以不回到原来出发的物流中心,返回距离最近的物流中心,即开放式车辆路径.当然,根据车辆服务最后一个客户与所有物流中心的距离,如 ...
- 基于遗传算法无人机路径规划MATLAB,基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源码
算法的思路如下:取各障碍物顶点连线的中点为路径点,相互连接各路径点,将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上,利用Dijkstra算法来求网络图的最短路径,找到从起点P1到终点Pn的最短路径,由于上述 ...
- 【路径规划-VRP问题】基于遗传算法求解带距离的多车场车辆路径规划问题(含单线路局部优化)matlab代码
1 简介 物流配送所获取的利润在现代物流企业利润中所占比例非常大,而车辆路径问题又是物流配送中的核心问题.因此对车辆路径问题(VRP)的研究具有非常重要的意义.在实际生活中,大型的物流企业并不只拥有一 ...
- vrp车辆路径问题 php,蚁群算法在车辆路径问题(VRP)中的应用.ppt
蚁群算法在车辆路径问题(VRP)中的应用 ◆割平面法(Cutting Planes Approach)[6] 割平面法求解VRP问题(A)的基本思想是,在求解相应的不含整数约束的VRP问题(B)上,增 ...
- 车辆路径优化matlab代码,5个求解车辆路径问题(VRP)的MATLAB算法
5个求解车辆路径问题(VRP)的MATLAB算法 matlab 2020-10-22 下载地址 https://www.codedown123.com/45041.html 5个求解车辆路径问题(VR ...
- 【VRP问题】基于遗传算法求解带容量的VRP问题
车辆路径问题(VRP)最早是由 Dantzig 和 Ramser 于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路 ...
- 基于遗传算法的移动机器人路径规划
之前在网上找基于遗传算法的移动机器人路径规划资料的时候,没有找到理想的开源代码.最后参照论文,用matlab写了代码.最近开了公众号--Joe学习笔记,会不定期更新一些文章,主要是自己平时学到的知 ...
- m基于遗传算法的城市生活垃圾回收网络优化matlab仿真
目录 1.算法描述 2.matlab算法仿真效果 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 目前,城市生活垃圾成为困扰我国大多数城市健康发展的痼疾.与国外相关国家相比,我国垃圾回收 ...
- 菜鸟车辆路径规划创造26项世界纪录 实际可降低10.3%配送成本
9日,菜鸟方面透露,菜鸟已经在全球权威车辆路径规划(VRP)问题评测系统中创造了26项世界记录.目前,菜鸟是国内首个问鼎该评测系统的研究机构.这意味着在26个物流场景中,菜鸟的算法可以使用最少的车辆, ...
最新文章
- Android之集成微信登录
- 洛谷P2219 [HAOI2007]修筑绿化带(单调队列)
- 【面试福利篇】英文面试的相关资料
- python创建配置文件_如何写python的配置文件
- 程序员修仙之路--优雅快速的统计千万级别uv
- java 转码%2f%_JS和JAVA中常用的编码转码函数
- 关于浮点数的剪不断理还乱
- 电平转换芯片_「厚积薄发」润石产品面面观之电平转换芯片 RS0104
- Excel 作复合饼图和双轴柱形图
- [Unity] Unity3D研究院编辑器之自定义默认资源的Inspector面板
- 软件测试 vb,使用VB6.0进行自动化测试
- MFC选择目录和多个文件
- win10自带抓包工具_Win10商店抓包工具(UWP挖掘机)下载 v1.1
- 一个大一的迷茫小菜鸟
- 什么是 PHP? 为什么用 PHP? 有谁在用 PHP?
- 最新微信ipad协议 CODE获取 公众号授权等
- Ubuntu无法连接网络?
- temp.....................
- openvino下载模型
- SRM 475 DIV1 900
热门文章
- 基于Python的视频解析器
- 灵格斯怎么屏幕取词_屏幕取词插件 -- Lingoes Translator 灵格斯词霸
- 解决PD虚拟机下载ch341驱动 虚拟机学习单片机 MAC学习单片机
- 02 超级搜索术——资源搜索:全面、快速查找全网你想要的任何信息、情报
- Spring整合MyBatis源码
- 从SVN检出项目下载到本地后出现错误
- 国产芯片WiFi物联网智能插座—电源功能设计
- MT4跟单软件多帐户跨平台如何解决喊单账号与跟单账号个别品种合约数量不一致的问题?——Hookswork
- 性能与实用兼具 Parallels Desktop 13 for Mac全球首发
- 4.计算机网络 -- 4.6 综合布线