基于模拟退火算法的MATLAB车辆路径规划求解器

资 源 简 介

本项目采用模拟退火算法（SAA）解决车辆路径规划问题，为多车辆运输场景优化路径分配，有效降低总行驶距离与运输成本，适用于物流配送、资源调度等实际应用。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的车辆路径规划求解器

项目介绍

本项目是一个专为解决车辆路径规划（VRP）问题而设计的优化求解器。核心算法采用模拟退火算法，通过模拟物理退火过程中的温度下降机制，在全局探索与局部搜索之间取得平衡，从而为多车辆、多客户点的复杂运输场景寻找高质量的最优或近似最优路径方案。该求解器能够有效处理包括车辆容量、时间窗口、最大行驶距离在内的多种实际约束，旨在最小化总行驶距离或总体运输成本。

功能特性

• 核心优化算法：采用稳健的模拟退火算法，避免陷入局部最优，保证求解质量。
• 丰富约束支持：可处理车辆载重容量限制、客户点需求、车辆最大行驶距离、时间窗口要求等多种现实约束。
• 灵活邻域搜索：集成多种邻域操作（如2-opt局部优化、节点交换等），用于在迭代中生成新解，增强搜索能力。
• 全面结果输出：不仅提供最优路径分配方案和目标函数值，还包含收敛过程分析曲线和路径可视化图形，便于结果分析与验证。
• 高可配置性：用户可通过参数文件灵活设置算法参数（初始温度、冷却速率等）和问题实例数据（客户点、车辆信息）。

使用方法

1. 准备输入数据：按照指定格式配置输入文件（如input_data.xlsx），包含客户点坐标与需求量、车辆容量、算法参数等信息。
2. 运行求解程序：在MATLAB环境中执行主脚本文件。程序将自动加载数据、初始化路径、运行模拟退火优化过程。
3. 获取与分析结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优路径细节和总成本，并在图形窗口显示路径收敛曲线和路径规划可视化图。结果数据也会被保存至输出文件（如results.mat）。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 依赖工具箱：本项目主要基于MATLAB基础函数开发，如需高级绘图功能，请确保已安装MATLAB图形工具箱。

文件说明

主程序文件作为整个项目的控制中枢，它协调了从数据读入、算法参数设置、初始解生成到模拟退火优化循环执行的全过程。具体而言，该文件负责初始化系统状态，定义目标函数与约束处理逻辑，驱动邻域结构产生新解并根据Metropolis准则进行解的接受判断，同时管理温度的下降过程。最终，它完成优化结果的汇总输出、收敛性能的可视化展示以及规划路径的图形化绘制。