MATLAB实现的遗传算法车辆路径规划系统（GA-VRPSolver）

资 源 简 介

本项目运用MATLAB开发了基于遗传算法(GA)的车辆路径规划解决方案，能够有效处理车辆容量、时间窗和服务顺序等约束，优化配送路径以最小化总行驶成本。系统支持多维约束条件下的高效路径生成与可视化分析。

详 情 说 明

GA-VRPSolver：基于遗传算法的车辆路径规划系统

项目介绍

本项目是一个采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）解决经典车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）的优化系统。该系统能够在满足车辆容量、配送时间、服务顺序等多种复杂约束条件下，为多辆车辆规划出总行驶距离或总成本最小的最优配送路径方案。项目核心功能涵盖了遗传算法的种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等关键操作，并提供了清晰的结果可视化展示。

功能特性

• 强大的算法引擎：基于遗传算法，具备优秀的全局搜索能力，能够有效处理VRP的复杂约束。
• 灵活的约束处理：支持车辆最大载重、最大行驶距离/时间、客户点需求量等常见业务约束。
• 模块化设计：代码结构清晰，将初始种群生成、适应度计算、遗传算子等模块分离，便于理解、修改和扩展。
• 直观的结果展示：提供最优路径方案的文本输出、算法收敛曲线图以及路径可视化图，方便用户分析和验证结果。

使用方法

1. 配置输入参数：在运行主程序前，请准备或修改以下输入数据：

* 客户节点数据：包含每个客户的坐标位置（x, y）和需求量。 * 车辆数据：包括可用的车辆总数和每辆车的最大载重量。 * 路径约束：如车辆单次行程的最大行驶距离或时间限制。 * 遗传算法参数：设置种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等关键参数。

1. 运行主程序：执行主程序文件，系统将开始进行遗传算法优化。

1. 获取输出结果：程序运行完毕后，您将获得：

* 最优路径方案：详细列出每辆车的配送客户顺序和完整路线。 * 总成本/距离：本次最优方案的总行驶距离或总成本数值。 * 收敛曲线图：显示算法在迭代过程中最优解和平均适应度的变化趋势。 * 路径可视化图：在二维平面上绘制出所有车辆的行驶路径，直观展示配送方案。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB（推荐 R2016a 或更高版本）

文件说明

主程序文件实现了本系统的核心控制流程与算法调度。其主要功能包括：读取并初始化问题参数与算法配置，执行遗传算法的主循环（涵盖种群初始化、适应度评估、选择、交叉与变异操作），对违反约束的路径方案进行处理与修复，监控并记录算法迭代过程中的性能指标，最终输出优化的路径规划方案并进行图形化展示。