MATLAB实现的智能车辆路径时间窗优化调度系统

资 源 简 介

该项目利用混合遗传算法解决带时间窗约束的车辆路径问题（VRPTW），支持多车辆路径规划与载重量优化，确保客户点服务时间符合时间窗要求，适用于物流配送调度场景。

详 情 说 明

车辆路径时间窗优化调度系统（VRPTW-GA）

项目介绍

本项目实现了一个基于混合遗传算法的车辆路径问题（VRPTW）优化调度系统。系统针对具有时间窗约束的多车辆路径规划场景，在满足车辆载重和各客户点服务时间窗约束的前提下，以最小化总行驶距离和车辆使用成本为目标，生成最优的车辆调度方案。该系统核心算法结合了遗传算法的全局搜索能力和局部搜索优化策略，能够有效处理复杂约束条件，并提供直观的可视化分析结果。

功能特性

• 多车辆路径规划：为多台车辆规划最优配送路线，严格遵守车辆载重量限制
• 时间窗约束处理：采用高效的时间窗检查与修正机制，确保每个客户点的服务时间均在其指定时间范围内
• 成本最优目标：以总行驶距离最短为主要优化目标，同时考虑车辆使用成本因素
• 可视化调度展示：提供清晰的路径网络可视化图形、时间窗满足情况示意图及详细的调度方案报表
• 混合优化算法：结合遗传算法（染色体编码、选择、交叉、变异）与2-opt局部搜索，提升求解质量

使用方法

1. 准备输入数据：按照指定格式准备客户点数据（坐标、需求量、服务时间、时间窗）、车辆数据（数量、载重、速度、成本）和仓库数据（坐标、工作时间）
2. 配置算法参数：设置种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等关键参数
3. 运行优化程序：执行主程序开始优化计算，系统将自动进行路径规划和时间调度
4. 查看输出结果：获取最优路径方案、时间调度表、成本统计及可视化图形，分析算法性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上以处理大规模问题）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，其核心功能包括：初始化问题参数与算法配置，执行混合遗传算法优化过程，处理时间窗约束验证与修正，实施局部搜索提升解的质量，生成最优路径方案与调度时间表，输出可视化结果与性能分析报告，以及提供完整的成本统计与方案评估功能。