【VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题附matlab代码（经纬度已转换成直角坐标）

【VRP问题】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题附matlab代码（经纬度已转换成直角坐标）

1 简介

2 部分代码

%算法的第一步是先初始化clcclearclose alldata=[33580.60995 7556.450541 0 0 480 033517.94427 7550.258605 38.1 60 180 6033289.92183 7490.746137 24.2 30 150 5433536.90179 7546.496191 15.2 30 300 3033468.72568 7568.941866 23.1 30 330 4233460.59935 7541.606391 17.8 60 330 4233543.82804 7572.457439 16.5 120 240 3033550.43798 7601.835535 16.5 60 120 3633556.05244 7557.051973 17.3 150 180 4233519.38135 7524.888891 12.6 60 90 3033474.3799 7456.877774 20.2 60 120 48];m=50; %蚂蚁总数alpha=1; %信息度启发因子beta=2; %期望值启发式因子Rho=0.6; %信息素挥发因子 NC_max=100; %最大循环次数Q=80; %信息素增量 %% 本算例参数C=data(:,1:2);%城市位置W=data(:,3);%城市位置T_serve=data(:,6);%城市位置T_limit=data(:,4:5);%时间窗限制Q_begin=C(1,:);%开始城市C(1,:)=[];W(1)=[];T_serve(1)=[];T_limit(1,:)=[];Weight=60;%载重/限制v=1; %速度%% % 初始化n=size(C,1); %表示n个城市D=zeros(n,n); for i=1:n for j=1:n if i~=j %表示同一个城市之间的距离不存在 D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; end endendEta=1./D; %城市与城市之间的能见度，在基于概率转移时用到这个参数endfor j=1:size(path,2) R_temp=path{j}; if ~isempty(R_temp) plot([Q_begin(1),C(R_temp(1),1)],[Q_begin(2),C(R_temp(1),2)],'-b'); hold on plot([Q_begin(1),C(R_temp(end),1)],[Q_begin(2),C(R_temp(end),2)],'-b'); hold on for k=1:size(R_temp,2)-1 plot([C(R_temp(k),1),C(R_temp(k+1),1)],[C(R_temp(k),2),C(R_temp(k+1),2)],'-b'); end endendtitle('最优配送方案路线图');xlabel('x')ylabel('y')figure(2)plot(1:size(Roadlength_best,1),Roadlength_best,'-k')xlabel('迭代次数')ylabel('目标函数值')title('迭代过程')for i=1:size(path,2) temp=path{i}; WE(i)=sum(W(temp));end

3 仿真结果

4 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.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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