✅作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發者，修心和技術同步精進，matlab項目合作可私信。
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⛄ 内容介紹
針對目前物流配送過程中客戶對于送貨準時性要求日益提升的問題,對每個客戶采用時間窗管理限制,作為NP-Hard問題,啟發式算法常被用于解決VRP問題.本文選取somolon資料集進行研究,運用蟻群算法進行路徑規劃研究,研究表明蟻群算法作為啟發式算法中的一種能夠有效用于解決VRP問題。
⛄ 部分代碼
function [VC,NV,TD]=decode(route_k,cap,demands,a,b,L,s,dist)
route_k(route_k==0)=[]; %将0從螞蟻k的路徑記錄數組中删除
cusnum=size(route_k,2); %已服務的顧客數目
VC=cell(cusnum,1); %每輛車所經過的顧客
count=1; %車輛計數器，表示目前車輛使用數目
preroute=[]; %存放某一條路徑
for i=1:cusnum
preroute=[preroute,route_k(i)]; %将第route_k(i)添加到路徑中
flag=JudgeRoute(preroute,cap,demands,a,b,L,s,dist);%判斷目前路徑是否滿足時間窗限制和載重量限制，0表示違反限制，1表示滿足全部限制
if flag==1
%如果滿足限制，則更新車輛配送方案VC
VC{count}=preroute;
else
%如果滿足限制，則清空preroute，并使count加1
preroute=route_k(i);
count=count+1;
VC{count}=preroute;
end
end
[VC,NV]=deal_vehicles_customer(VC); %将VC中空的數組移除
TD=travel_distance(VC,dist);
end
⛄ 運作結果