多载重约束城市垃圾收运路径优化系统

资 源 简 介

该项目针对城市垃圾收运中的复杂调度问题，开发基于MATLAB的路径规划仿真系统。系统核心任务是解决一个包含1个转运站和32个垃圾收集点的多中心路径优化问题（VRP）。系统通过建立以运输距离最短和运行费用最小为目标的双重优化策略，充分考虑不同垃圾车的载重限制条件。

详 情 说 明

多载重约束城市生活垃圾收运路径优化MATLAB系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB开发的城市生活垃圾收运路径优化仿真系统。系统针对典型的车辆路径问题（VRP），通过数学建模和启发式算法，解决包含1个垃圾转运站和32个收集点的复杂调度任务。系统以经济效益最大化为核心目标，通过综合考虑车辆固定成本与动态运输成本，在严苛的车辆载重限制下，规划出最优的垃圾收运作业顺序和行驶路线。

系统核心功能

系统通过算法自动化识别最优路径，提供从数据准备到结果分析的完整流程，主要功能模块包括：

1. 自动路径规划：根据收集点的地理位置和垃圾产量，自动分配车辆并规划行车序列。
2. 多约束条件处理：严格执行车辆额定载重量限制，当垃圾总量超过车辆容量时，自动安排车辆返回转运站并启动新航次。
3. 双重成本优化策略：除了追求最短行驶距离外，系统还将车辆的固定启动成本与单位距离运输成本纳入优化指标。
4. 全自动化可视化仿真：生成直观的路网结构图，以不同颜色区分各车次的作业轨迹，并标注作业方向箭头。
5. 详细数据统计报告：在控制台输出包括总里程、车辆数、各分项成本及具体的节点行驶序列等量化指标。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将系统相关的所有脚本文件放置在同一工作目录下。
3. 运行主程序脚本。
4. 程序将自动执行遗传算法迭代，并在完成后弹出路径规划图和成本收敛曲线图。
5. 在MATLAB命令行窗口查看最终生成的收运优化结果报告。

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：通用计算机配置即可，无需特殊图形加速卡。

核心实现逻辑分析

系统的运行逻辑遵循“初始化-迭代优化-结果解码-可视化”的闭环流程：

1. 模型参数定义与数据初始化 系统预设了5000kg的车辆最大载重，并设定了500元的固定成本与10元/km的运输成本。数据源包含一个位于中心位置（50,50）的转运站和均匀分布在周边的32个收集点。通过欧几里得距离公式计算出节点间的完整距离矩阵。

2. 遗传算法（GA）进化机制 系统采用改进的遗传算法寻找最优解：

• 种群编码：使用以收集点编号的全排列作为染色体，直接表示收运的先后次序。
• 适应度函数设计：通过对路径序列进行贪心解码，计算完成收运所需的总成本（固定成本+运输成本），并取其倒数作为优化方向。
• 选择操作：运用轮盘赌算法，确保成本较低（适应度较高）的个体有更大几率遗传给下一代。
• 交叉与变异：采用顺序交叉（OX）确保子代依然是合法的全排列，并配合交换变异操作来跳出局部最优解。

3. 路径解码逻辑 这是系统处理载重约束的核心机制。在计算成本和输出路径时，系统会按顺序遍历收集点序列。当当前车辆的累计装载量加上下一个点的需求量超过5000kg时，逻辑强制该车直接返回转运站，并从转运站由新车继续收运剩下的点。这种动态分割技术将单一的排列序列转化为多条合法的作业路径。

算法及关键函数解析

• 适应度计算模块：负责将随机的节点排列转化为符合载重约束的逻辑路径。它实时监控当前车辆的剩余载重，并累加所有路段的距离，是算法评价优劣的核心依据。
• 路径明细解码模块：该模块是对适应度计算的进一步细化。它不仅计算总数值，还负责记录每辆车依次经过的节点索引，形成完整的路径单元格数组，为后续的可视化和报表提供基础数据。
• 顺序交叉（OX）算子：专门针对TSP/VRP问题设计的交叉方式。它随机截取父代一段序列并平移至子代，剩余位置按另一父代的相对顺序填充，能够极大地保护优良的路径片段。
• 可视化绘图引擎：利用MATLAB绘图工具绘制坐标系。转运站以红色方块表示，收集点以蓝色圆点表示。系统动态计算色彩矩阵，为每条独立的收运路线分配不同的颜色，并利用矢量描述（quiver）展示收运的物流流向。