MATLAB实现的智能车辆调度优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，融合模拟退火与遗传算法，解决多约束车辆路径优化问题。系统支持参数动态调整、路径可视化及成本分析，适用于物流调度等场景，提升效率与资源利用率。

详 情 说 明

基于模拟退火遗传算法的智能车辆调度优化系统

项目介绍

本项目实现了一个多约束条件下的智能车辆路径优化调度系统。系统采用混合模拟退火与遗传算法的优化策略，能够有效解决复杂的车辆调度问题。通过动态调整算法参数适应不同调度场景，并提供可视化展示和性能分析功能，为物流配送和运输调度提供科学的决策支持。

功能特性

• 多约束路径优化：考虑载重限制、时间窗口、行驶距离等多种约束条件
• 混合优化算法：结合模拟退火算法的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索优势
• 参数自适应：支持动态调整算法参数以适应不同规模和复杂度的调度场景
• 可视化展示：提供最优路径方案和算法收敛过程的可视化图表
• 成本分析：全面评估调度方案的经济性和实用性

使用方法

1. 准备输入数据：车辆信息、客户需求、路网结构和约束条件
2. 配置算法参数：设置种群大小、迭代次数、交叉概率等参数
3. 运行优化程序：执行主程序开始路径优化计算
4. 查看结果：分析最优调度方案、收敛曲线和性能指标
5. 导出报告：保存优化结果和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 硬盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度逻辑，包括算法初始化、迭代优化、结果分析和可视化展示等功能。具体涵盖混合算法的完整执行流程，从数据加载、参数设置到最优解的输出与图形化呈现，同时负责协调各模块间的数据交互与流程控制。