【车辆配送】基于模拟退火 (SA)求解车辆配送 （VPR） (Matlab代码实现）

目录

1 车辆配送问题

2 模拟退火法

3 Matlab代码实现

 4 实现结果

5 参考文献 

6 写在最后

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1 车辆配送问题

式(9)~( 12)中, 为配送车辆到达需求点i的时间;为需求点i到需求点j的运输成本;、分别为配送车辆提前到达需求点i的或者滞后到达需求点i的单位时间内的等待成本以及惩罚成本。该数学模型中每个需求点均有车辆配送,且每个需求点只能由一辆物流配送车辆配送;与此同时,同一配送路径上的需求点的需求量之和应小于等于物流配送车辆的最大载重。

2 模拟退火法

智能优化算法——模拟退火法（Python&Matla实现）

3 Matlab代码实现

本文仅展现部分代码，全部代码点击链接下载：

基于模拟退火 (SA)求解车辆配送 （VPR） (Matlab代码实现） 

function CreateAndSaveModels()

    I=[8 10 14 20 25 30 40 50 60 70];
    J=[3  3  4  4  5  5  6  7  7  8];
    
    nModel=numel(I);
    
    for k=1:nModel
        
        model=CreateRandomModel(I(k),J(k));
        
        ModelName=['vrp_' num2str(model.I) 'x' num2str(model.J)];
        
        save(ModelName,'model');
        
    end

end

 4 实现结果

这里仅展现两个的运行结果：

 

 

 

‍博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

5 参考文献 

[1]吴慧君.基于灰狼算法的车辆配送物流路径优化研究[J].安阳师范学院学报,2021(2):36-40

[1]唐彦,张进军.基于改进的鲸鱼优化算法的物流车辆配送路径规划[J].陇东学院学报,2021,32(5):6-10

6 写在最后

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