【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题VRP

模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。

模拟退火算法的模型   

模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。  

 

模拟退火的基本思想:   

(1) 初始化:初始温度T(充分大),初始解状态S(是算法迭代的起点), 每个T值的迭代次数L   

(2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步:   

(3) 产生新解S′   

(4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S),其中C(S)为评价函数   

(5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解,否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解.   

(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序。 终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。   

(7) T逐渐减少,且T->0,然后转第2步。

模拟退火的算法流程图如下:

 

 

模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤:   

第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解;为便于后续的计算和接受,减少算法耗时,通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法,如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等,注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构,因而对冷却进度表的选取有一定的影响。   

第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生,所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明,对大多数应用而言,这是计算目标函数差的最快方法。   

第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则,最常用的接受准则是Metropo1is准则: 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解S,否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解S。   

第四步是当新解被确定接受时,用新解代替当前解,这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现,同时修正目标函数值即可。此时,当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时,则在原当前解的基础上继续下一轮试验。   模拟退火算法与初始值无关,算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关;模拟退火算法具有渐近收敛性,已在理论上被证明是一种以概率l 收敛于全局最优解的全局优化算法;模拟退火算法具有并行性

如果你对退火的物理意义还是晕晕的,没关系我们还有更为简单的理解方式。想象一下如果我们现在有下面这样一个函数,现在想求函数的(全局)最优解。如果采用Greedy策略,那么从A点开始试探,如果函数值继续减少,那么试探过程就会继续。而当到达点B时,显然我们的探求过程就结束了(因为无论朝哪个方向努力,结果只会越来越大)。最终我们只能找打一个局部最后解B。

 

模拟退火其实也是一种Greedy算法,但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解,因此有可能会跳出这个局部的最优解,达到全局的最优解。以上图为例,模拟退火算法在搜索到局部最优解B后,会以一定的概率接受向右继续移动。也许经过几次这样的不是局部最优的移动后会到达B 和C之间的峰点,于是就跳出了局部最小值B。

根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为exp(-ΔE/(kT)),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变数,k为Boltzmann常数。Metropolis准则常表示为

 

Metropolis准则表明,在温度为T时,出现能量差为dE的降温的概率为P(dE),表示为:P(dE) = exp( dE/(kT) )。其中k是一个常数,exp表示自然指数,且dE<0。所以P和T正相关。这条公式就表示:温度越高,出现一次能量差为dE的降温的概率就越大;温度越低,则出现降温的概率就越小。又由于dE总是小于0(因为退火的过程是温度逐渐下降的过程),因此dE/kT < 0 ,所以P(dE)的函数取值范围是(0,1) 。随着温度T的降低,P(dE)会逐渐降低。 我们将一次向较差解的移动看做一次温度跳变过程,我们以概率P(dE)来接受这样的移动。也就是说,在用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值 f,温度T演化成控制参数 t,即得到解组合优化问题的模拟退火演算法:由初始解 i 和控制参数初值 t 开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或丢弃”的迭代,并逐步衰减 t 值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值 t 及其衰减因子Δt 、每个 t 值时的迭代次数L和停止条件S。

总结起来就是:

  • f( Y(i+1) ) <= f( Y(i) ) (即移动后得到更优解),则总是接受该移动;

  • f( Y(i+1) ) > f( Y(i) ) (即移动后的解比当前解要差),则以一定的概率接受移动,而且这个概率随着时间推移逐渐降低(逐渐降低才能趋向稳定)相当于上图中,从B移向BC之间的小波峰时,每次右移(即接受一个更糟糕值)的概率在逐渐降低。如果这个坡特别长,那么很有可能最终我们并不会翻过这个坡。如果它不太长,这很有可能会翻过它,这取决于衰减 t 值的设定。

关于普通Greedy算法与模拟退火,有一个有趣的比喻:

    • 普通Greedy算法:兔子朝着比现在低的地方跳去。它找到了不远处的最低的山谷。但是这座山谷不一定最低的。这就是普通Greedy算法,它不能保证局部最优值就是全局最优值。

    • 模拟退火:兔子喝醉了。它随机地跳了很长时间。这期间,它可能走向低处,也可能踏入平地。但是,它渐渐清醒了并朝最低的方向跳去。这就是模拟退火。

    • VRP模型

      (1)车辆路径规划问题介绍

      车辆路径规划问题,经过60年来的研究与发展,研究的目标对象,限制条件等均有所变化,已经从最初的简单车辆安排调度问题转变为复杂的系统问题。最初的车辆路径规划问题可以描述为:有一个起点和若干个客户点,已知各点的地理位置和需求,在满足各种约束的条件下,如何规划最优的路径,使其能服务到每个客户点,最后返回起点。通过施加不同的约束条件,改变优化的目标,可以衍生出不同种类的车辆路径规划问题。同时车辆路径规划问题属于典型的NP-hard问题,其精确算法能求解的规模很小,故启发式算法也就成了研究热点。

      (2)VRPTW简介

      VRPTW(Vehicle routing problem with time windows)即带时间窗的车辆路径规划问题,其对于每一需求点加入了时间窗的约束,即对于每一个需求点,设定服务开始的最早时间和最晚时间,要求车辆在时间窗内开始服务顾客。

      需求点的时窗限制可以分为两种,一种是硬时间窗(Hard Time Window),即要求车辆必须在时间窗内开始服务顾客,早到必须等待,迟到就拒收,另一种是软时间窗(Soft Time Window),不一定要在时间窗内开始服务顾客,但是在时间窗外开始服务必须要惩罚,以惩罚代替等待与拒收是软时间窗和硬时时间窗的最大的区别。

      VRPTW的数学模型如下:

       

      (2.2)保证了每个顾客只被访问1次

      (2.3)保证了装载的货物不超过容量

      (2.4)(2.5)(2.6)确保了每辆车从depot出发最后回到depot

      (2.7)(2.8)确保在时间窗内开始服务

clc;
clear;
close all;

T0 = 0.4 ; % initial temperature
r = 0.997 ;%0.997 ; % temperature damping rate
Ts = 0.001 ; % stop temperature
iter = 300;

model = initModel();
% set(gcf,'unit','normalized','position',[0,0.35,1,0.7]);

flag = 0;

% initialization

load ini2.txt
route = ini2;

%route = randomSol(model);
while(1)
if(isFeasible(route,model)) 
    break; 
end
mode = randi([1 3]);
route = createNeibor(route,model,mode);
end

cost = calculateCost(route,model);
T = T0;

cnt = 1;
minCost = cost;
minRoute = route;
    
maxIterate = 2100;
costArray = zeros(maxIterate,1);

% SA
while(T > Ts)
    for k = 1:iter
    mode = randi([1 3]);
    newRoute = createNeibor(route,model,mode);
    newCost = calculateCost(newRoute,model);
    delta = newCost(4) - cost(4);
    
    if(delta < 0)
        cost = newCost;
        route = newRoute;
    else
        p=exp(-delta/T);
        if rand() <= p 
             cost = newCost;
             route = newRoute;
             
        end
    end
    end
    
    costArray(cnt) = cost(4);
    if cost(4)
                    
                    
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