基于禁忌搜索的车辆路径优化系统

资 源 简 介

该项目利用禁忌搜索算法对经典的带容量约束车辆路径问题（CVRP）进行建模与求解。 通过建立客户坐标与需求量模型，程序采用禁忌搜索机制在大规模解空间中进行启发式搜索。 系统包含初始解生成、邻域结构构造、禁忌表更新以及特赦准则判断等核心模块。 程序能够自动规划多部车辆的配送线路，确保单车负载不超过上限，并使总行驶距离最小化。

详 情 说 明

项目说明文档：基于禁忌搜索算法的车辆路径问题优化仿真系统

一、项目介绍

本系统是一个专门用于求解带容量约束的车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）的仿真平台。CVRP是物流配送领域的经典组合优化问题，旨在满足所有客户需求的前提下，通过合理规划车辆行驶路线，使总行驶距离最短且不超过每辆车的最大载重限制。系统采用禁忌搜索（Tabu Search, TS）算法，这是一种具有灵活记忆机制的启发式搜索算法，通过引入“禁忌表”来避免搜索过程陷入局部最优，能够在大规模解空间中高效寻找全局近似最优解。

二、功能特性

1. 自动生成包含坐标和需求量的客户点模型，并设置固定中心配送站。
2. 实现基于容量约束的动态路径划分逻辑。
3. 采用交换邻域（Swap）操作及其特赦准则（Aspiration Criterion）。
4. 实时监控算法收敛过程，并记录历史最优解。
5. 结果可视化：包括算法收敛曲线图和带有方向箭头的配送路径轨迹图。
6. 自动计算并输出最优行驶距离、所需车辆总数及详细的每辆车配送序列。

三、系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于计算距离矩阵）。

四、系统实现逻辑与功能模块

程序主要由以下几个逻辑部分组成：

1. 环境初始化与参数配置

系统首先定义了仿真所需的各项参数，包括200次最大迭代次数、15个步长的禁忌长度、每轮迭代中50个邻域解的采样规模。配送车辆的最大承载量设定为100单位，客户基数为30个。

1. 客户数据模拟生成

系统在100x100的二维平面内随机生成客户坐标，并为每个客户分配5至25单位之间的随机需求量。配送中心（Depot）固定在区域中心位置（50,50）。通过计算相互间的欧几里得距离，系统构建了一个完整的距离矩阵，供路径评估使用。

1. 初始解构造

系统通过生成一个随机的客户访问序列作为算法的起点。由于该序列是所有客户的排列，系统会调用路径评估逻辑，根据车辆载重上限将其拆分为多条合法路径。

1. 禁忌搜索核心循环

这是程序的主体部分，每一轮迭代执行以下操作： 邻域构造：通过随机交换当前序列中的两个位置，生成指定数量的候选邻域解。 评估与筛选：计算每个候选解的总行驶距离。 特赦准则判断：如果某个候选解虽然在禁忌名单中，但其性能优于当前历史全局最优解，则强制录取该解。 禁忌表维护：如果候选解不在禁忌名单中，则根据规则选择最优的一个。选中的交换对会被记录进禁忌表，禁忌表内的所有条目随迭代逐次递减直至解锁。 状态更新：不断更新当前最优路径和对应的总距离。

1. 路径拆分与评估逻辑

由于算法内部操作的是客户的全排列序列，系统实时将此序列转化为符合实际约束的车辆线路。当后续客户的需求量会导致当前车辆超载时，系统会自动将该车辆导回配送中心，并派遣下一辆车从中心出发，确保每条路径的负载均在100单位以内。

五、关键函数与算法细节说明

1. 解的评估函数

该函数负责将一个抽象的客户排列转化为具体的车辆路线。它遍历序列，累加客户需求，一旦触发容量阈值，就完成当前车辆的闭环计算，并开启新路径。它不仅返回总的行驶里程，还返回一个包含多条路径的单元数组。

1. 路径距离计算函数

该函数专门计算单个闭环路径的长度。计算逻辑严格遵循：配送中心至首个客户、客户间依序行驶、末位客户返回配送中心。通过查阅预先计算好的距离矩阵，极大地提高了运算速度。

1. 邻域变换机制

系统采用交换（Swap）移动。通过改变两个客户在序列中的位置，模拟了任务调配的变更，这能产生多样化的路径组合。

1. 可视化模块

程序生成的收敛曲线展示了距离随迭代次数下降的过程。配送路径图则利用坐标点绘图，为每辆车分配不同的颜色，并使用箭头标注行驶方向，直观地展示了从配送中心出发、访问客户并最终返回的完整物流链条。

六、使用方法

1. 打开MATLAB软件，将工作目录切换至程序所在文件夹。
2. 在命令行窗口输入程序的主函数名称并回车。
3. 程序将自动开始运行并在命令行输出迭代进度。
4. 运行结束后，系统会自动弹出两个图窗，分别展示优化过程和最终的配送方案规划图。
5. 详细的路径清单和性能指标（总距离、车辆数）将直接显示在MATLAB控制台中。