遗传算法车辆路径规划解答

资 源 简 介

遗传算法车辆路径规划解答

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，通过选择、交叉和变异等操作逐步优化解的质量。在车辆路径规划问题中，遗传算法能够有效处理复杂的约束条件（如车辆容量、时间窗等），找到近似最优的配送路径方案。

核心实现思路

编码设计：采用自然数编码表示客户节点序列，结合分隔符区分不同车辆的路径。例如，染色体[1,3,0,2,4]表示两辆车分别行驶0-1-3-0和0-2-4-0（0为仓库）。

适应度函数：以总行驶距离或成本作为评估标准，需考虑约束违反惩罚（如超载惩罚项）。适应度值越高，解越优。

遗传操作 选择：轮盘赌或锦标赛选择保留优质染色体。 交叉：采用部分映射交叉（PMX）或顺序交叉（OX）保持路径合法性。 变异：通过交换、逆转等操作维持种群多样性。

约束处理：在解码时检查车辆载重量、时间窗等约束，对不可行解进行修复或惩罚。

Matlab实现要点 利用矩阵运算高效计算路径距离。 自定义交叉/变异函数需确保不生成无效路径（如重复访问节点）。 可视化输出迭代过程中的最优解变化趋势。

优化方向 混合局部搜索（如2-opt优化单条路径）。 动态调整交叉/变异概率提升收敛速度。 引入精英保留策略避免最优解丢失。

遗传算法虽不能保证全局最优，但其并行搜索特性特别适合大规模VRP问题，Matlab的矩阵操作和绘图功能可大幅简化算法验证过程。