MATLAB遗传算法车辆路径优化系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB实现遗传算法，优化车辆配送路径。系统考虑车辆容量、配送点位置与需求量等约束，自动生成最低成本行驶路线，显著提升运输效率。包含完整遗传算法流程，适用于物流规划与成本控制场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的车辆路径优化系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现遗传算法，解决车辆路径优化问题。系统可根据车辆容量、配送点位置和需求量等约束条件，自动计算出最优行驶路线，显著降低运输成本与时间消耗。项目完整实现了遗传算法的编码、选择、交叉、变异和适应度评估等核心流程，并提供直观的可视化路径展示，非常适合初学者学习遗传算法的实际应用。

功能特性

• 智能路径规划：基于遗传算法自动优化多车辆配送路径
• 多约束处理：支持车辆载重限制、配送点需求等业务约束
• 完整算法流程：包含种群初始化、选择、交叉、变异、精英保留等完整遗传算法操作
• 可视化分析：提供路径展示图和算法收敛曲线双重可视化
• 性能指标输出：输出总行驶距离、车辆负载率、计算耗时等关键指标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 车辆信息：最大载重量、可用车辆数量 - 配送点数据：各点坐标位置和货物需求量 - 算法参数：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率

1. 运行优化程序：执行主程序开始路径优化计算

1. 查看优化结果：

- 控制台输出最优路径方案和关键指标 - 查看生成的路径可视化地图 - 分析收敛曲线了解算法优化过程

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱依赖，基于MATLAB基础功能开发

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括数据输入处理、遗传算法参数设置、种群初始化与管理、适应度评估计算、遗传操作执行、迭代过程控制、最优解输出以及结果可视化生成等核心功能模块，实现了从问题建模到结果展示的全链条处理能力。