基于MATLAB的有向多中国邮递员问题（CARP）遗传算法优化求解系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现遗传算法，针对有向多中国邮递员问题（CARP）进行路径优化。系统支持自定义目标函数和动态约束条件，适用于多车辆路径规划场景，提供高效求解方案。

详 情 说 明

基于遗传算法的有向多中国邮递员问题（CARP）优化求解系统

项目介绍

本项目针对有向图多车辆中国邮递员问题（CARP），实现了基于遗传算法的智能优化求解系统。系统能够有效处理多个邮递员（车辆）在有向图中的路径规划问题，支持多种约束条件和目标函数的灵活配置，为物流配送、路线规划等实际应用提供优化解决方案。

功能特性

• 遗传算法核心求解：集成菲尔德大学遗传算法工具箱，实现完整的遗传算法流程
• 多目标约束处理：支持最小化总路径成本、最短行驶时间等多种目标函数
• 动态约束调整：可灵活设置车辆容量限制、服务时间窗口、路径长度限制等约束条件
• 多车辆路径优化：适用于多个邮递员（车辆）的有向图服务路径规划
• 可视化分析：提供最优路径图形展示和算法收敛过程分析功能
• 统计分析：输出详细的车辆负载率、路径长度分布等统计报告

使用方法

输入数据配置

1. 有向图结构数据：设置节点数量、边集合及各边的权重（距离/成本）
2. 服务需求数据：定义各边需要服务的需求量
3. 车辆配置参数：指定车辆数量、容量限制和起始点位置
4. 约束条件设置：可选设置最大路径长度、时间窗口限制等参数
5. 算法参数调整：配置种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等遗传算法参数

运行与输出

系统运行后自动生成：

• 每个车辆的详细服务路径序列
• 优化目标函数数值（总路径成本、总行驶距离等）
• 算法收敛曲线图和适应度变化趋势
• 有向图上的路径可视化图形
• 详细的统计信息报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 菲尔德大学遗传算法工具箱（已集成）
• 推荐内存：4GB 及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

项目的主入口文件整合了系统的核心功能，包括问题数据初始化、遗传算法参数配置、优化求解流程控制以及结果可视化输出。该文件实现了完整的算法执行链路，能够协调各功能模块完成从数据输入到优化结果展示的全过程，具体涵盖问题建模、种群生成、遗传操作执行、适应度评估约束处理以及最终的多车辆路径规划方案生成与分析报告输出。