基于模拟退火遗传混合算法的MATLAB智能车辆调度系统仿真

资 源 简 介

本项目实现多约束条件下的车辆路径优化模型，结合遗传算法的全局搜索和模拟退火算法的局部优化能力，有效解决载重限制、时间窗口等实际约束的车辆调度问题。提供完整的MATLAB仿真框架和可视化分析工具。

详 情 说 明

基于模拟退火遗传混合算法的智能车辆调度系统仿真研究

项目介绍

本项目致力于开发一个智能车辆调度系统仿真平台，通过融合模拟退火算法与遗传算法的优势，解决多约束条件下的车辆路径优化问题。系统综合考虑实际物流场景中的载重限制、时间窗口、车辆容量等约束，旨在生成高效、可行的车辆调度方案，并提供全面的可视化分析与性能评估。

功能特性

• 多约束路径优化模型：精确建模载重、时间窗、容量等实际业务约束。
• 混合优化算法核心：结合遗传算法的全局探索能力与模拟退火算法的局部精细搜索优势。
• 交互式可视化展示：动态呈现路径规划图、成本收敛曲线及多算法性能对比。
• 灵活场景配置：支持自定义车辆数量、客户点分布、时间约束等关键参数。
• 详尽调度报告：自动生成包含总行驶距离、车辆使用率、等待时间等指标的分析报表。

使用方法

1. 准备输入数据：配置客户需求、车辆信息、路网数据及算法参数文件。
2. 运行仿真系统：启动主程序，系统将自动加载数据并执行优化计算。
3. 查看与分析结果：在图形界面中查看最优路径方案、收敛过程曲线及性能对比图表。
4. 调整与再优化：修改参数配置后重新运行，比较不同场景下的调度效果。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux 发行版 (Ubuntu 18.04+)
• 运行环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 内存：建议 8GB 及以上
• 硬盘空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的调度中枢，承担了算法流程控制、核心计算任务执行与结果输出的关键职能。其主要实现了混合算法的初始化设置、迭代优化过程的推进管理、多约束条件的处理与校验、最优解的选择与记录，以及最终调度方案的可视化图表生成与性能数据导出。