【路径规划】基于蚁群算法求解带容量车辆路径问题（CVRP）matlab源码

1 简介

针对蚁群算法求解VRP问题时收敛速度慢,求解质量不高的缺点,把城市和仓库间的距离矩阵和路径节约矩阵信息融入到初始信息素矩阵中作为启发式信息引入到蚁群算法中用于求解有容量限制的车辆路径规划问题(CVRP)

2 部分代码

clc;clear all
close all
%% ==============提取数据==============
[xdata,textdata]=xlsread('VRP_DATA.xls'); %加载20个城市的数据，数据按照表格中位置保存在Excel文件exp12_3_1.xls中
x_label=xdata(:,2); %第二列为横坐标
y_label=xdata(:,3); %第三列为纵坐标
Demand=xdata(:,4);  %第四列为需求量
C=[x_label y_label];      %坐标矩阵
n=size(C,1);        %n表示节点（客户）个数
%% ==============计算距离矩阵==============
D=zeros(n,n);       %D表示完全图的赋权邻接矩阵，即距离矩阵D初始化
for i=1:n
  for j=1:n
      if i~=j
          D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5; %计算两城市之间的距离
      else
          D(i,j)=0;   %i=j, 则距离为0；
      end
      D(j,i)=D(i,j);  %距离矩阵为对称矩阵
  end
end
Alpha=2;Beta=4;Rho=0.85;iter_max=100;Q=1;Cap=30;m=20;  %Cap为车辆最大载重
[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ANT_VRP(D,Demand,Cap,iter_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q); %蚁群算法求解VRP问题通用函数，详见配套光盘
Shortest_Route_1=Shortest_Route-1    %提取最优路线
Shortest_Length                      %提取最短路径长度

%% ==============作图==============
figure(1)   %作迭代收敛曲线图
x=linspace(0,iter_max,iter_max);
y=L_best(:,1);
plot(x,y);
xlabel('迭代次数'); ylabel('最短路径长度');

figure(2)   %作最短路径图
plot([C(Shortest_Route,1)],[C(Shortest_Route,2)],'o-');
grid on
for i =1:size(C,1)
   text(C(i,1),C(i,2),['   ' num2str(i-1)]);

end
xlabel('客户所在横坐标'); ylabel('客户所在纵坐标');
img =gcf;  %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

3 仿真结果

4 参考文献

[1]刘晓勇, & 付辉. (2011). 基于启发式蚁群算法的vrp问题研究. 计算机工程与应用, 47(032), 246-248.

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