matlab求解模拟退火求解带有时间窗的多车辆路径优化问题

matlab能够运行的源代码，单供应点多需求点，多车辆最后返回配送中心的车辆路径优化问题的VRP源代码代码。

基于改进遗传算法的车辆路径优化，李轶舜，徐建闽，自从VRP被证明为NP难题后，许多学者进行了各种求解算法的研究。本文采用遗传算法来求解VRP问题, 其思想是对遗传算法初始种群确定、�

压缩包中有两个版本，一个是带时间窗的和一个是不带时间窗的，惩罚函数也有两个，分别是一次惩罚函数和二次惩罚函数。如果有问题可以我。

物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径, 用以指导物流车辆调度, 进而节约物流成本。提出解决车辆路径优化问题的方法, 针对蚁群算法的缺点, 分别对信息素更新策略、启发因子进行改进, 并引入搜索热区机制, 有效解决了蚁群算法的缺陷。最后, 以哈尔滨市局部地图为原型, 应用MATLAB软件对改进蚁群算法求解车辆路径优化问题的性能进行仿真, 并与基本蚁群算法对比分析, 验证了改进蚁群算法的有效性和可行性。

汽车工业已经成为我国工业第五大支柱产业,其产业链长、关联度高、消费拉动大,被业内人士公认为涉及面最广、技术复杂程度最高的领域之一,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。而推动汽车行业发展的重点在于汽车物流的发展。在由供应物流、生产物流和销售物流组成的汽车供应链体系中,汽车零部件物流是整个汽车供应链的源头、是最复杂的环节,涉及数百家零部件供应商和上万个零部件种类。而提高供应物流运作效率的关键在于选择何种物流运作模式进行运输调度。 汽车零部件物流采用循环取货模式设计的车辆路径进行零部件配送,可以有效地降低运输费用和包装费用,从而降低整个供应链的成本。循环取货车辆路径问题特点是取货车辆按照设计好的路径在规定的时间窗口内从供应商处将货物运送至汽车厂,同时将从汽车厂返回的空箱送回供应商处。循环取货是小批量、多频次、及时的、闭环拉动式的取货模式,具有节省库存,提高送货质量和物流运作效率的优点,对降低整个汽车供应链的成本具有重要的作用。 基于以上分析,本文运用物流工程学、运筹学、计算机科学等方法,对汽车供应物流循环取货的关键问题—车辆路径问题进行研究。首先结合所研究问题的背景和意义及国内外研究现状,提出了本文的研究重点及思路,并系统地阐述了汽车物流、循环取货、车辆路径问题及禁忌搜索算法的相关理论。其次,建立了循环取货车辆路径问题的数学模型,并进行了拆分约束、重量约束和时间窗约束。最后，对禁忌搜索法进行改进，同时对各个要素进行设计。同时,结合本文给出循环取货的具体算例，用C#编程实现本文设计的算法进行算例求解对初始数据进行拆分和不拆分的判断，进行数据分析，证明本文所建立模型的合理性。

该资源有利用对物流配送车辆路径优化问题论文的参考和运用

关于多目标车辆路径优化问题的源代码，C语言，包含文档描述。

在对多个分仓库进行送货时，将其中能取得最大“节约里程”的两个分仓库合并在一条线路上，进行巡回送货，能够取得最大的节约里程。同时，在不超过运输车辆载货容量的条件下，对这条选定的巡回线路，如能将其它分仓库按其能取得“节约里程”的大小纳入这条线路中，则能取得更大的里程节约效果。