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4 解决方案
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（2）人机交互法
（3）先分组再排路线法
（4）先排路线再分组法
（5）节省或插入法
（6）改善或交换法
（7）数学规划近似法
（8）启发式算法

1 遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化论模型的优化算法，通过模拟生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。遗传算法可以用于解决各种优化问题，如函数优化、组合优化、机器学习等。在遗传算法中，个体的适应度函数值越高，就越有可能被选择为下一代的父代，从而进化出更优秀的解。遗传算法的优点是可以在大规模搜索空间中找到全局最优解，但是也存在一些缺点，如收敛速度慢、参数设置困难等。

2 遗传算法步骤
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其步骤如下：
（1）初始化种群：随机生成一定数量的个体，每个个体都是由若干个基因组成的染色体。
（2）评估适应度：对于每个个体，通过一个适应度函数来评估其适应度，即该个体在解决问题中的表现好坏。
（3）选择操作：根据适应度函数的值，选择一部分个体作为父代，用于产生下一代个体。
（4）交叉操作：对于选出的父代个体，进行交叉操作，生成新的个体。
（5）变异操作：对于新生成的个体，进行变异操作，引入新的基因，增加种群的多样性。
（6）重复步骤2-5，直到达到预设的终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足要求的解）。

3 遗传算法求解带容量和体积的车辆路径规划问题
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，可以用于求解带容量和体积的车辆路径规划问题。具体实现过程如下：
（1）定义染色体编码方式，将车辆路径规划问题转化为染色体的编码问题。
（2）初始化种群，随机生成一定数量的染色体。
（3）评估适应度，根据染色体编码计算每个染色体的适应度。
（4）选择操作，根据适应度选择一定数量的染色体作为下一代的父代。
（5）交叉操作，对父代染色体进行交叉操作，生成新的染色体。
（6）变异操作，对新生成的染色体进行变异操作，增加种群的多样性。
（7）评估适应度，计算新生成的染色体的适应度。
（8）选择操作，根据适应度选择一定数量的染色体作为下一代的种群。
（9）重复步骤4-8，直到满足停止条件。
在带容量和体积的车辆路径规划问题中，染色体编码可以采用基因串编码，其中每个基因表示一个客户点，基因串表示车辆的路径。同时，需要引入容量和体积约束条件，确保每个车辆的容量和体积不超过限制。在评估适应度时，可以考虑车辆的行驶距离和满足约束条件的程度。

clear
clc
close all

NIND = 100; % 种群大小
MAXGEN = 500; % 迭代次数
Pc = 0.6; % 交叉概率 0 - 1
Pm = 0.05; % 变异概率 0 - 1
GGAP = 0.9; % 代沟(Generation gap)

% % 目的地坐标
data.X = load(‘配送中心坐标.txt’);
% % 目的地需求量
data.Demand = load(‘门店需求量.txt’);
% % 客户期望时间
data.ExpectTime = load(‘时间窗.txt’);
% % 配送中心，
data.Xstart = load(‘配送中心坐标.txt’);
% % 目的地坐标
data.X = load(‘门店坐标.txt’);
% 车辆最大装载量
data.DemandMax = 18;
% % 车速
data.v = 60;
tempD = load(‘距离.txt’);
for i = 1:size(tempD, 1)
for j = i:size(tempD, 1)
tempD(j, i) = tempD(i, j);
end
end
data.D = tempD(2:end, 2:end); % 目的地之间的距离
data.Startdistance = tempD(1, 2:end); % 配送中心到目的地之间的距离
data.T = data.D / data.v; % 目的地之间的运动时间
data.StartT = data.Startdistance / data.v; % 配送中心到目的地之间的运动时间

[gb, Maxadaptfuncvalue] = GA(NIND, MAXGEN, Pc, Pm, GGAP, data);

disp(num2str(gb))
disp(‘-------------------------------------------------------------------------------’)

[Value, Matrix, result] = PathLength(gb, data);

plot(Maxadaptfuncvalue, ‘LineWidth’, 1.0);
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘目标函数值’)
title(‘迭代曲线’)
grid on; box on

%% 绘图
X = [data.Xstart; data.X];
draw_Best(gb, X, Matrix, data.DemandMax)

%% 数据输出
disp([‘最低总成本为：’, num2str(Value)])
CarNumb = max(Matrix(2, 😃); % 车辆数
tempNumber = 1:CarNumb;
% 结果输出%6.3f %d
disp(‘-------------------------------------------------------------------------------’)
for i = 1:length(tempNumber)
fprintf(‘车辆编号：%d 固定成本：%d 运输成本：%6.3f 制冷成本：%6.3f 新鲜度下降成本：%6.3f 惩罚成本：%d ’, tempNumber(i), result.GudingCost(i), result.YunshuCost(i), result.ZhilengCost(i), result.huosunCost(i), result.ChengfaCost(i))
end
disp(‘========================================================================’)
disp(‘各成本汇总’)
disp([‘固定成本:’, num2str(result.F1), ’ 运输成本:‘, num2str(result.F2), ’ 制冷成本:’, num2str(result.F3), ’ 新鲜度下降成本:‘, num2str(result.F4), ’ 货损成本:’, num2str(result.F5), ’ 总碳排放成本:‘, num2str(result.F6), ’ 总成本:’, num2str(result.F_ALL)])

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]黄戈文,蔡延光,戚远航,陈厚仁,王世豪.自适应遗传灰狼优化算法求解带容量约束的车辆路径问题[J].电子学报. 2019,47(12)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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