【路径规划-VRP问题】基于混合K-Means和蚁群算法求解带容量车辆路径规划CVRP问题附matlab代码

1 内容介绍

随着市场经济快速发展和现代技术的不断演变,现代物流业也得到了空前的发展.在物流配送活动的各个环节中,配送路径优化对企业提高服务质量,降低物流成本,提高经济效益起到至关重要的作用.蚁群优化算法作为群智能算法的典型代表,在路径规划求解中表现出良好的效果.本文研究了带容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),并采用蚁群优化算法进行优化求解.实验结果表明,蚁群优化算法能够有效地求解带容量约束车辆路径问题.

2 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%蚁群算法求函数极值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

clear all;               %清除所有变量

close all;               %清图

clc;                     %清屏

m=20;                    %蚂蚁个数

G_max=200;               %最大迭代次数

Rho=0.9;                 %信息素蒸发系数

P0=0.2;                  %转移概率常数

XMAX= 5;                 %搜索变量x最大值

XMIN= -5;                %搜索变量x最小值

YMAX= 5;                 %搜索变量y最大值

YMIN= -5;                %搜索变量y最小值

%%%%%%%%%%%%%%%%%随机设置蚂蚁初始位置%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

for i=1:m

    X(i,1)=(XMIN+(XMAX-XMIN)*rand);

    X(i,2)=(YMIN+(YMAX-YMIN)*rand);

    Tau(i)=func(X(i,1),X(i,2));

end

step=0.1;                %局部搜索步长

for NC=1:G_max

    lamda=1/NC;

    [Tau_best,BestIndex]=min(Tau);

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%计算状态转移概率%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    for i=1:m

        P(NC,i)=(Tau(BestIndex)-Tau(i))/Tau(BestIndex);

    end

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%位置更新%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    for i=1:m

           %%%%%%%%%%%%%%%%%局部搜索%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

        if P(NC,i)<P0

            temp1=X(i,1)+(2*rand-1)*step*lamda;

            temp2=X(i,2)+(2*rand-1)*step*lamda;

        else

            %%%%%%%%%%%%%%%%全局搜索%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

             temp1=X(i,1)+(XMAX-XMIN)*(rand-0.5);

             temp2=X(i,2)+(YMAX-YMIN)*(rand-0.5);

        end

        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

        if temp1<XMIN

            temp1=XMIN;

        end

        if temp1>XMAX

            temp1=XMAX;

        end

        if temp2<YMIN

            temp2=YMIN;

        end

        if temp2>YMAX

            temp2=YMAX;

        end

        %%%%%%%%%%%%%%%%%%蚂蚁判断是否移动%%%%%%%%%%%%%%%%%%

        if func(temp1,temp2)<func(X(i,1),X(i,2))

            X(i,1)=temp1;

            X(i,2)=temp2;

        end

    end

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%更新信息素%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    for i=1:m

        Tau(i)=(1-Rho)*Tau(i)+func(X(i,1),X(i,2));

    end

    [value,index]=min(Tau);

    trace(NC)=func(X(index,1),X(index,2));

end

[min_value,min_index]=min(Tau);

minX=X(min_index,1);                           %最优变量

minY=X(min_index,2);                           %最优变量

minValue=func(X(min_index,1),X(min_index,2));  %最优值

figure

plot(trace)

xlabel(’搜索次数’);

ylabel(’适应度值’);

title(’适应度进化曲线’)

3 运行结果

4 参考文献

[1]陈廷伟, 施铱鹏, 周敏宣,等. 基于改进蚁群算法的带容量约束车辆路径问题求解[J]. 信息与电脑, 2022, 34(7):4.

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 、 雷达通信 、 无线传感器 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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