使用MATLAB实现基于遗传算法的VRP优化求解系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过遗传算法优化车辆路径问题（VRP），实现最小化运输距离的目标。核心功能包括距离矩阵计算、种群初始化、适应度评估与约束惩罚机制，适用于物流配送路径规划。

详 情 说 明

基于遗传算法的基本VRP问题求解系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了一套基于遗传算法的车辆路径问题优化求解系统。系统核心通过遗传算法搜索最优车辆配送路径，以最小化总运输距离为目标，适用于基本的VRP问题场景。算法包含完整的遗传操作流程，并采用约束惩罚机制确保解的有效性。

功能特性

• 距离矩阵处理：支持N×N对称距离矩阵的输入与验证
• 智能种群初始化：生成满足基本约束的初始路径方案
• 适应度评估：内置约束惩罚函数（违反约束路径自动增加100单位惩罚值）
• 遗传算子优化：

- 轮盘赌选择机制 - 顺序交叉操作 - 随机变异策略

• 结果可视化：提供路径方案图形展示和收敛曲线分析

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置距离矩阵（N×N对称矩阵） - 设置遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）

1. 运行求解系统：

- 执行主程序开始优化计算 - 系统自动进行种群进化迭代

1. 获取输出结果：

- 查看控制台输出的最优路径方案和总距离 - 分析适应度收敛曲线的优化趋势 - 观察路径可视化图形的空间分布

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块及图形绘制工具箱

文件说明

主程序文件整合了完整的遗传算法求解流程，具体包含距离矩阵验证、算法参数初始化、种群生成与管理、适应度计算与惩罚机制、遗传操作执行、迭代收敛控制以及结果可视化输出等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件实现VRP问题的全自动优化求解。