编写的基于遗传算法解决VRP问题的源代码

资 源 简 介

编写的基于遗传算法解决VRP问题的源代码

详 情 说 明

遗传算法在车辆路径问题（VRP）中的应用

车辆路径问题（VRP）是一类经典的组合优化问题，其核心目标是为多辆车辆规划最优的配送路线，以满足客户需求并最小化总成本（如行驶距离、时间等）。遗传算法作为一种受生物进化启发的元启发式算法，通过模拟自然选择和遗传机制，能够有效探索VRP的大规模解空间。

算法核心流程

编码与初始化种群 解通常采用自然数编码，每个基因代表客户节点编号，序列分段对应不同车辆的路径。初始种群通过随机生成或结合贪心策略构造，确保多样性。

适应度函数设计 以总行驶距离或综合成本（含时间窗惩罚等）作为评估标准，适应度值与之成反比。优化目标直接驱动种群进化方向。

遗传操作 选择阶段采用轮盘赌或锦标赛机制，保留优质个体；交叉操作（如OX、PMX）重组父代路径片段，产生新解；变异操作（如交换、逆转）引入随机扰动，避免早熟收敛。

约束处理 通过解码策略（如容量校验）或罚函数处理VRP约束（载重限制、时间窗等），确保解的可行性。

优化方向扩展 混合算法：结合局部搜索（如2-opt）提升局部优化能力 动态适应：针对实时VRP调整适应度权重 并行计算：加速大规模问题求解

该方法的优势在于全局搜索能力强，且可灵活适配多种VRP变体（如带时间窗的VRPTW）。