遗传算法求解VRP问题

资 源 简 介

遗传算法求解VRP问题

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化方法，特别适合解决车辆路径问题(VRP)这类组合优化难题。针对8个配送点的物流场景，该算法通过以下核心步骤寻找最优路径方案：

染色体编码设计 采用节点序号排列的方式表示路径方案，每个染色体代表一种完整的配送顺序。例如对于8个点可能编码为[3,1,5,7,2,6,8,4]，表示从配送中心出发依次访问这些节点的路径。

适应度函数构建 以总行驶距离作为评价标准，计算每条染色体对应路径的实际距离总和。适应度值取距离的倒数，使得路径越短的个体被保留概率越大。算法会考虑各节点间的实际距离矩阵，支持自定义调整。

遗传操作实现 选择阶段采用轮盘赌策略保留优质个体，交叉操作通过部分匹配交叉(PMX)产生新路径，变异则采用交换突变保持种群多样性。参数设置包括交叉概率(通常0.6-0.9)、变异概率(通常0.01-0.1)等。

可视化输出 算法运行后会生成两个关键图形：迭代收敛曲线展示历代最优适应度变化趋势，路径拓扑图直观显示配送中心与8个节点的实际地理分布及最优访问顺序。支持修改坐标数据适配具体场景。

该实现通过调整迭代次数、种群规模等参数可平衡求解速度与质量，距离矩阵的灵活配置使其能快速适应不同规模的物流配送问题。典型应用包括快递路线规划、冷链配送优化等实际业务场景。