目录
1.应用特性描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.部分脚本
4.算法理论概述
5.完整程序
1.程序功能描述
基于遗传优化的CDVRP挑战最优值求解，整个系统包括一个配货中心，多个车辆以及多种不同类型的待配送商品。通过matlab仿真计算出每个车辆的最优配货路线。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行
测试结果：
车辆ID.1: 0 -> 25 -> 6 -> 5 -> 15 -> 21 -> 2 -> 10 -> 16 -> 4 -> 0.
行驶距离: 155.20km, 负载率: 86.11%, 油耗:17.17L
车辆ID.2: 0 -> 22 -> 19 -> 1 -> 11 -> 8 -> 3 -> 18 -> 24 -> 7 -> 13 -> 20 -> 14 -> 23 -> 17 -> 9 -> 12 -> 0.
行驶距离: 160.31km, 负载率: 94.27%, 油耗:17.35L
3.部分程序
..........................................................
[routes, count] = func_Chromo2Routes(Chromosome);
for i = 1:countroute = routes{i};route = route + 1; % 全部加1，方便索引DisTraveled = 0; % 行驶距离Loadage = 0; % 装载量OilCost = 0; % 总油耗path = '0';for j = 2:length(route)DisTraveled = DisTraveled + Distance(route(j-1),route(j));Loadage = Loadage + Demand(route(j));path = [path, ' -> ', num2str(route(j)-1)];end%% 计算总油耗currLoad = Loadage;for j = 1:length(route)-1cost = currLoad/Capacity*(FullyCost-IdleCost)+IdleCost;OilCost = OilCost + cost * Distance(route(j),route(j+1));currLoad = currLoad - Demand(route(j+1));endfprintf("车辆ID.%d: %s. \n", i, path);fprintf("行驶距离: %.2fkm, 负载率: %.2f%%, 油耗:%.2fL \n", DisTraveled, Loadage/Capacity*100, OilCost);
end
1194.算法理论概述
带容量和距离约束的车辆路径问题（Capacitated and Distance-constrained Vehicle Routing Problem, CDVRP）是物流配送中的经典组合优化问题。其目标是在满足以下约束的条件下，规划一组最优路径：
1.车辆容量约束：每辆车的配送货物总量不超过其最大容量。
2.总行驶距离约束：所有车辆的总行驶距离不超过预设阈值。
3.路径完整性：每辆车从配送中心出发，服务若干客户后返回配送中心。
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过迭代操作（选择、交叉、变异）逐步优化解的质量。其核心步骤如下：
1.编码：将问题的解表示为染色体（如客户序列或路径序列）。
采用自然数编码，每个客户的编号代表一个基因，一条路径由一串基因组成。例如，客户序列 [0,3,6,9,0,10,5,2,0] 表示两辆车服务的路径：
车辆1：配送中心 → 客户3 → 客户6 → 客户9 → 配送中心。
车辆2：配送中心 → 客户10 → 客户5 → 客户2 → 配送中心。
2.初始化种群：随机生成一组初始解。
随机生成N条路径，确保每条路径满足：
所有客户被覆盖。
每条子路径的总需求量不超过Q。
每条子路径的总距离不超过Dmax。
3.适应度评估：计算每个个体的适应度值（如总行驶距离的倒数）。适应度函数用于衡量个体的优劣，通常取为总行驶距离的倒数或负数（以最小化距离为目标）。
4.选择处理：根据适应度值选择优秀个体进入下一代。
5.交叉操作：通过基因交换生成新个体。
6.变异操作：通过随机扰动增强种群多样性。
7.终止条件：达到最大迭代次数或适应度值收敛。
5.完整程序
VVV
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