基于MATLAB实现车辆路径问题（CVRP）的代码

基于MATLAB实现车辆路径问题（CVRP）的代码

1. 距离矩阵

距离矩阵用于存储各个客户点之间的距离。以下代码生成距离矩阵：

function DS = Distanse(X_Y)
    N = size(X_Y, 1); % 客户点数量
    DS = zeros(N, N); % 初始化距离矩阵
    for i = 1:N
        for j = 1:N
            if i ~= j
                DS(i, j) = sqrt((X_Y(i, 1) - X_Y(j, 1))^2 + (X_Y(i, 2) - X_Y(j, 2))^2);
            end
        end
    end
end

2. 适应度函数

适应度函数用于评估路径的优劣，通常以路径总距离的倒数作为适应度值。以下代码实现适应度函数：

function ObjV = Fitness(DS, RV, TV, SV, X, N, Chrom)
    ObjV = 0;
    for i = 1:N-1
        ObjV = ObjV + DS(Chrom(i), Chrom(i+1)) * RV(Chrom(i), Chrom(i+1)) * TV(Chrom(i), Chrom(i+1)) * SV(Chrom(i), Chrom(i+1));
    end
    ObjV = ObjV + DS(Chrom(N), Chrom(1)) * RV(Chrom(N), Chrom(1)) * TV(Chrom(N), Chrom(1)) * SV(Chrom(N), Chrom(1));
end

3. 交叉操作

交叉操作用于生成新的个体，以下代码实现部分映射交叉（PMX）方法：

function a = Crossover(a, b)
    L = length(a); % 获取亲代染色体长度
    r1 = unidrnd(L); % 在1~L中随机选一整数
    r2 = unidrnd(L); % 在1~L中随机选一整数
    s = min([r1, r2]); % 起点为较小值
    e = max([r1, r2]); % 终点为较大值
    b0 = b(s:e); % 用于最后插入
    aa = a(s:e); % 用于检查重复元素
    bb = b(s:e); % 用于检查重复元素
    a(s:e) = b(s:e); % 交叉操作
    for i = 1:length(aa)
        if ismember(aa(i), b0)
            a(s:e) = b0;
            break;
        end
    end
end

4. 主程序

CVRP问题的主程序代码：

clear all
clc

% 参数初始化
N = 10; % 客户点数量
X_Y = rand(N, 2); % 随机生成客户点坐标
DS = Distanse(X_Y); % 生成距离矩阵
RV = rand(N, N); % 随机生成安全性矩阵
TV = rand(N, N); % 随机生成延误矩阵
SV = rand(N, N); % 随机生成突发事件矩阵
NIND = 100; % 种群大小
MAXGEN = 100; % 最大遗传代数
Pc = 0.9; % 交叉概率
Pm = 0.05; % 变异概率

% 初始化种群
Chrom = randi([1, N], NIND, N); % 随机生成初始种群

% 适应度评估
ObjV = zeros(NIND, 1);
for i = 1:NIND
    ObjV(i) = Fitness(DS, RV, TV, SV, X, N, Chrom(i, :));
end

% 遗传算法主循环
for gen = 1:MAXGEN
    % 选择操作
    FitnV = 1 ./ ObjV; % 适应度值
    SelCh = Select(Chrom, FitnV, 0.9); % 轮盘赌选择法

    % 交叉操作
    for i = 1:2:NIND-1
        if rand < Pc
            Chrom(i, :) = Crossover(Chrom(i, :), Chrom(i+1, :));
            Chrom(i+1, :) = Crossover(Chrom(i+1, :), Chrom(i, :));
        end
    end

    % 变异操作
    for i = 1:NIND
        if rand < Pm
            Chrom(i, :) = Mutate(Chrom(i, :), N);
        end
    end

    % 适应度评估
    for i = 1:NIND
        ObjV(i) = Fitness(DS, RV, TV, SV, X, N, Chrom(i, :));
    end

    % 记录最优解
    [minObjV, minInd] = min(ObjV);
    disp(['第', num2str(gen), '代最优解:', num2str(minObjV)]);
end

% 输出最优解
[minObjV, minInd] = min(ObjV);
disp('最优解:');
disp(Chrom(minInd, :));
disp(['总距离：', num2str(minObjV)]);

5. 变异操作

变异操作用于增加种群的多样性，以下代码实现随机交换变异方法：

function Chrom = Mutate(Chrom, N)
    pos1 = randi([1, N]);
    pos2 = randi([1, N]);
    while pos1 == pos2
        pos2 = randi([1, N]);
    end
    temp = Chrom(pos1);
    Chrom(pos1) = Chrom(pos2);
    Chrom(pos2) = temp;
end

6. 选择操作

选择操作用于从当前种群中选择优秀的个体，以下代码实现轮盘赌选择法：

function SelCh = Select(Chrom, FitnV, GGAP)
    NIND = size(Chrom, 1);
    SelCh = zeros(size(Chrom));
    FitnV = FitnV / sum(FitnV); % 归一化适应度值
    cumFitnV = cumsum(FitnV); % 累积适应度值
    for i = 1:NIND
        r = rand;
        for j = 1:NIND
            if r <= cumFitnV(j)
                SelCh(i, :) = Chrom(j, :);
                break;
            end
        end
    end
end

参考代码 车辆路径问题CVRP的matlab编程，里面包含距离矩阵和适应度函数和交叉，以及CVRP求解的主程序。 youwenfan.com/contentcnb/80195.html

代码实现了基于遗传算法的CVRP问题求解，包括距离矩阵的生成、适应度函数的定义、交叉操作和变异操作等关键部分。你可以根据实际问题的需求对代码进行调整和优化。