模拟退火算法求解VRP问题

资 源 简 介

模拟退火算法求解VRP问题

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的启发式算法，非常适合解决车辆路径规划（VRP）这类复杂的组合优化问题。VRP问题要求为多辆车辆规划最优配送路线，满足容量限制、时间窗等约束条件，同时最小化总行驶距离或成本。

在模拟退火求解VRP的实现中，核心思路是通过随机扰动当前解来探索解空间。典型步骤包括：

初始解生成：通常采用简单的贪心算法构造初始可行解，如最近邻法。

邻域操作：设计特定的扰动策略如2-opt交换、节点重定位等产生新解，保持解的可行性。

退火策略：设置初始温度、降温系数等参数，控制接受劣解的概率，随着温度降低逐渐收敛。

评估函数：综合考虑路径距离、车辆使用数等目标，设计合适的适应度函数。

模拟退火的优势在于能跳出局部最优，通过温度参数平衡探索与开发。针对VRP问题，需要特别注意邻域操作的设计，保证新解仍满足容量等约束条件。算法性能很大程度上取决于参数调优和问题建模的准确性。