基于模拟退火算法的MATLAB车辆路径优化系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现模拟退火算法（SA），针对车辆路径问题（VRP）进行优化。系统根据车辆数量、客户点位置及距离矩阵，自动规划高效行驶路线，提升物流配送效率。代码结构清晰，便于定制与扩展。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的车辆路径优化系统

项目介绍

本项目是一个基于模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）求解系统。系统通过智能优化算法，在考虑多种实际约束条件的情况下，为车队规划最优行驶路径，旨在最小化总行驶距离或总运输成本。该系统可应用于物流配送、快递运输、公共交通调度等多个领域，为实际运营提供决策支持。

功能特性

• 核心算法：采用模拟退火算法进行全局优化，结合路径优化策略和邻域搜索技术，有效避免局部最优解
• 约束支持：支持车辆容量限制、时间窗口限制、服务时间等多种实际约束条件
• 可视化输出：提供迭代过程收敛曲线图和路径可视化图形，直观展示优化效果
• 灵活配置：用户可根据实际需求调整算法参数和约束条件
• 高效求解：针对中等规模VRP问题具有较好的求解效率和质量

使用方法

输入数据准备

1. 客户点坐标矩阵：N×2数组，N为客户点数量，每行表示一个客户点的(x,y)坐标
2. 车辆信息：车辆数量及每辆车的容量限制（标量或向量形式）
3. 距离矩阵：N×N数组，表示各点之间的距离或运输成本
4. 约束参数（可选）：时间窗口约束、服务时间要求等附加条件

运行优化

配置好输入参数后，运行系统即可获得优化结果。系统将输出：

• 每辆车的最优访问顺序列表
• 总行驶距离或总成本数值
• 算法迭代过程的收敛曲线图
• 车辆行驶路径的可视化展示

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（用于基础数学运算）
• 足够的内存空间（取决于问题规模，建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括数据输入预处理、模拟退火算法参数初始化、邻域解生成与评估、约束条件校验、最优解更新机制以及结果可视化模块。该文件实现了从问题建模到求解结果输出的完整流程，通过协调各功能模块完成车辆路径优化任务。