什么是VRPTW问题

作者&投稿:励皆 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
vrptw车辆路径问题中,solomon标准测试数据,带有时间窗,请问车速应该设置为多少?~

车速应该为1,具体见网页链接 最后一段话里有提到行驶时间即是距离。

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)
%%=========================================================================
%% ACATSP.m
%% Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem
%% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China
%% Email:aihuacheng@gmail.com
%% All rights reserved
%%-------------------------------------------------------------------------
%% 主要符号说明
%% C n个城市的坐标,n×2的矩阵
%% NC_max 最大迭代次数
%% m 蚂蚁个数
%% Alpha 表征信息素重要程度的参数
%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数
%% Rho 信息素蒸发系数
%% Q 信息素增加强度系数
%% R_best 各代最佳路线
%% L_best 各代最佳路线的长度
%% 运行可能要很久,需要耐心等待
%%=========================================================================

n=length(C); %n 为市个数
for i=1:n %坐标矩阵转换为距离矩阵
for j=1:n
D(i,j)=sqrt((x(i,1)-x(j,1))^2+(x(i,2)-x(j,2))^2);
end
end
for i=1:n %Eta为启发因子,这里设为距离的倒数
for j=1:n %原文作者少考虑的当D=0是MATLAB提示出错
if i~=j
Eta(i,j)=1./D(i,j);
end
end
end
for i=1:n
Eta(i,i)=0;
end
Tau=ones(n,n); %Tau为信息素矩阵
Tabu=zeros(m,n); %存储并记录路径的生成
NC=1; %迭代计数器
R_best=zeros(NC_max,n); %各代最佳路线
L_best=inf.*ones(NC_max,1); %各代最佳路线的长度
L_ave=zeros(NC_max,1); %各代路线的平均长度

while NC<=NC_max %停止条件之一:达到最大迭代次数
%%第二步:将m只蚂蚁放到n个城市上
Randpos=[];
for i=1:(ceil(m/n))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';

%%第三步:m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市,完成各自的周游
for j=2:n
for i=1:m
visited=Tabu(i,1:(j-1)); %已访问的城市
J=zeros(1,(n-j+1)); %待访问的城市
P=J; %待访问城市的选择概率分布
Jc=1;
for k=1:n
if length(find(visited==k))==0
J(Jc)=k;
Jc=Jc+1;
end
end
%下面计算待选城市的概率分布
for k=1:length(J)
P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(visited(end),J(k))^Beta);
end
P=P/(sum(P));
%按概率原则选取下一个城市
Pcum=cumsum(P);
Select=find(Pcum>=rand);
to_visit=J(Select(1));
Tabu(i,j)=to_visit;
end
end
if NC>=2
Tabu(1,:)=R_best(NC-1,:);
end

%%第四步:记录本次迭代最佳路线
L=zeros(m,1);
for i=1:m
R=Tabu(i,:);
for j=1:(n-1)
L(i)=L(i)+D(R(j),R(j+1));
end
L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));
end
L_best(NC)=min(L);
pos=find(L==L_best(NC));
R_best(NC,:)=Tabu(pos(1),:);
L_ave(NC)=mean(L);
NC=NC+1;

%%第五步:更新信息素
Delta_Tau=zeros(n,n);
for i=1:m
for j=1:(n-1)
Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))=Delta_Tau(Tabu(i,j),Tabu(i,j+1))+Q/L(i);
end
Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))=Delta_Tau(Tabu(i,n),Tabu(i,1))+Q/L(i);
end
Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;

%%第六步:禁忌表清零
Tabu=zeros(m,n);
end

%%第七步:输出结果
Pos=find(L_best==min(L_best));
Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);
Shortest_Length=L_best(Pos(1));
DrawRoute(C,Shortest_Route) %调用函数绘图

fda有时间窗车辆路径问题(vehicleroutingproblemswithtimewindows,VRPTW)车辆路线问题(VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线,目标是使得客户的需求得到满足,并能在一定的约束下,达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的PaoloToth,DanieleVigo。THEVEHICLEROUTINGPROBLEM[M]。SocietyforIndustrialandAppliedMathematicsphiladephia.2002。


什么是VRPTW问题
fda有时间窗车辆路径问题(vehicleroutingproblemswithtimewindows,VRPTW)车辆路线问题(VRP)最早是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出,它是指一定数量的客户,各自有不同数量的货物需求,配送中心向客户提供货物,由一个车队负责分送货物,组织适当的行车路线,目标是使得客户的需求得到满足,并能在一定的约...

带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)
带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)是VRP的一种扩展,它在VRP的基础上增加了配送时间约束条件。在这类问题中,给定车辆到达目的地的最早时间和最晚时间,要求车辆必须在规定的时间窗内到达,早于最早时间或晚于最晚时间都会产生额外的惩罚费用。决策的目标是规划调度车辆,使得配送的总费用最小化。本文将...

有时间窗车辆路径问题的理论依据
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有时间窗车辆路径问题什么是有时间窗车辆路径问题
VRPTW)。在基本VRP的基础上,VRPTW增添了对客户访问时间范围的考量。在该问题中,成本函数不仅包括行驶成本,还涉及早到客户导致的等待时间和客户所需的必要服务时间。在

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VRP问题及常用解法
VRP问题,即车辆路径规划,是关于N辆车从起点出发,遍历所有节点后返回起点的问题,需考虑节点访问和最短路径或最少车辆数。若加入容量限制,就演变为CVRP;考虑时间窗口,则形成VRPTW。在现实世界中,这个问题广泛应用于物流配送、货物装载、出租车调度等领域。实际问题中,诸如快递员路线规划、工厂物料搬运...

扫描法的名词解释
第二阶段:依据求解旅行商问题的算法,求解各顾客群的排程。 Solomon于1983年将此方法应用于求解时窗限制车辆路线问题(vehicle routing problems with time windows,VRPTW),与原扫描法不同点在于第二阶段的求解各顾客群排程,其以插入法进行各顾客群的排程,并检查时间可行性,若有顾客点无法满足时间...

带时间窗的货物配送问题
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旅游路线规划问题花费时间最少
旅游路线规划问题花费时间与参观景点距离构成呈正比。根据查询相关资料信息:在下层优化的基础上,上层模型以旅游年数最少为目标,将多个景点出游路径规划简化为多个省市游览路线优化,对带时间窗的多车辆路径问题(MVRPTW)模型进行修正。

急求蚁群算法解决 VRPTW问题的matlab代码,最好是ACS或者MMAS的!_百度...
function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)=== ACATSP.m Ant Colony Algorithm for Traveling Salesman Problem ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China Email:aihuacheng@gmail.com All rights reserved --- ...

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