基于粒子群优化算法的MATLAB容量约束车辆路径问题求解器

资 源 简 介

本MATLAB项目采用粒子群优化(PSO)算法求解带容量约束的车辆路径问题，能够在满足车辆载重限制的前提下，自动优化多车辆配送路径以最小化总行驶距离。提供完整的算法实现与可视化支持。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的带容量约束车辆路径问题求解器

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子群优化(PSO)算法的带容量约束车辆路径问题(CVRP)求解器。CVRP是物流配送领域的经典优化问题，旨在多车辆服务多客户点的场景下，在满足车辆容量限制的条件下，寻找总行驶距离最短的车辆路径方案。本求解器通过高效的PSO算法结合专门的路径编码技术，能够有效处理实际物流配送中的路径优化需求。

功能特性

• 智能优化算法：采用改进的粒子群优化算法，结合邻域搜索策略，提高全局寻优能力
• 完整问题求解：支持多车辆、多客户点的完整CVRP模型求解
• 约束处理机制：内置车辆容量约束处理，确保解决方案的可行性
• 可视化分析：提供收敛曲线和路径方案的双重可视化展示
• 性能评估：包含解的质量评估模块和运算统计功能

使用方法

输入数据准备

1. 客户点坐标矩阵：N×2的数值矩阵，表示各客户点的平面坐标
2. 客户需求量向量：N×1的数值向量，表示各客户点的货物需求量
3. 车辆容量标量：单数值，表示每辆车的最大载重容量
4. 车辆数量标量：单数值，表示可用车辆总数
5. PSO参数设置：包括粒子数量、迭代次数、惯性权重等算法参数

运行求解

配置好输入参数后，直接运行主程序即可获得优化结果。

输出结果

• 最优路径方案：细胞数组形式，每个细胞包含一辆车的访问顺序序列
• 总行驶距离：数值标量，表示最优方案的总路径长度
• 收敛曲线图：展示算法迭代过程中最优解的变化趋势
• 路径可视化图：在地图上绘制出各车辆的行驶路线
• 运算统计信息：包括计算时间、迭代次数、收敛状态等元数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模客户点问题

文件说明

主程序文件整合了完整的CVRP求解流程，实现了粒子群算法的初始化、迭代优化、解的质量评估等核心功能模块，包含问题数据的预处理、粒子位置的编码解码机制、适应度函数的计算逻辑，以及最终优化结果的输出与可视化展示。该文件通过协调各算法组件的工作，完成从原始数据输入到优化方案生成的全过程处理。