遗传算法求解VRPTW难题MATLAB编程
1.VRPTW问题
带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）介绍
带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows，VRPTW）是经典车辆路径问题（VRP）的要紧扩展形式，是物流配送、智能交通调度与供应链优化领域的核心研究对象。其根本目标是在满足客户服务需求及多种约束条件的前提下，为一组具有相同或不同容量的车辆规划合理的配送路线，使得总行驶距离、配送成本或车辆应用数量最小。
与传统 VRP 不同，VRPTW 在每个客户节点上引入了服务时间窗约束。即每位客户都规定了可接受服务的最早到达时间（Ready Time）和最迟服务时间（Due Time）。车辆行提前到达并等待，但不允许迟于时间窗上限开始服务；同时，每个客户还具有固定的服务时间（Service Time）。此外，所有车辆均从同一个配送中心出发并最终返回，且每辆车具有固定的载重容量（Capacity），配送过程中需确保车辆的累计装载量不超过容量限制。
VRPTW 的优化目标通常包括：
最小化总行驶距离或总配送成本；
最小化车辆运用数量；
在某些多目标模型中，综合考虑服务质量、准时率与调度效率。
由于 VRPTW 同时包含组合优化与时间调度的双重复杂性，其在计算复杂性理论中属于NP-hard 问题，当客户数量较大时，精确算法难以在有限时间内求得最优解。因此，求解 VRPTW 常采用启发式算法（如节省算法、插入启发式）和元启发式智能优化算法（如遗传算法、禁忌搜索、蚁群算法、模拟退火、粒子群优化、局部搜索和混合算法等），以获得高质量、可行且近似最优的调度方案。
VRPTW 在城市物流配送（如生鲜电商、快递派送）、智能仓储调度、运营车辆路径规划、环卫收运路线设计、应急资源调度等领域具有广泛应用价值，是现代智能物流体系的关键优化模块之一。
2.MATLAB主程序
% ================== VRPTW (R101) - GA 主脚本（严格可行 + 详细验证） ==================
% 模型：车辆容量约束 + 时间窗（到早等待，超窗禁止），回库不得超过仓库 due
% 染色体：客户的全排列（2..N），解码时被切分为多条车线路（严格可行）
% MATLAB R2014b 兼容
clc;close all;clear all;warning off;%清除变量
rand('seed', 100);
randn('seed', 100);
format long g;
%% ====== 数据：Solomon R101（仓库为 id=1） ======
vehicleCapacity = 200; % 车辆载重
% 列含义： [id x y demand readyT dueT serviceT]
customerData = [ ...
1 35.00 35.00 0.00 0.00 230.00 0.00
2 41.00 49.00 10.00 161.00 171.00 10.00
3 35.00 17.00 7.00 50.00 60.00 10.00
4 55.00 45.00 13.00 116.00 126.00 10.00
5 55.00 20.00 19.00 149.00 159.00 10.00
6 15.00 30.00 26.00 34.00 44.00 10.00
7 25.00 30.00 3.00 99.00 109.00 10.00
8 20.00 50.00 5.00 81.00 91.00 10.00
9 10.00 43.00 9.00 95.00 105.00 10.00
10 55.00 60.00 16.00 97.00 107.00 10.00
11 30.00 60.00 16.00 124.00 134.00 10.00
12 20.00 65.00 12.00 67.00 77.00 10.00
13 50.00 35.00 19.00 63.00 73.00 10.00
14 30.00 25.00 23.00 159.00 169.00 10.00
15 15.00 10.00 20.00 32.00 42.00 10.00
16 30.00 5.00 8.00 61.00 71.00 10.00
17 10.00 20.00 19.00 75.00 85.00 10.00
18 5.00 30.00 2.00 157.00 167.00 10.00
19 20.00 40.00 12.00 87.00 97.00 10.00
20 15.00 60.00 17.00 76.00 86.00 10.00
21 45.00 65.00 9.00 126.00 136.00 10.00
22 45.00 20.00 11.00 62.00 72.00 10.00
23 45.00 10.00 18.00 97.00 107.00 10.00
24 55.00 5.00 29.00 68.00 78.00 10.00
25 65.00 35.00 3.00 153.00 163.00 10.00
26 65.00 20.00 6.00 172.00 182.00 10.00
27 45.00 30.00 17.00 132.00 142.00 10.00
28 35.00 40.00 16.00 37.00 47.00 10.00
29 41.00 37.00 16.00 39.00 49.00 10.00
30 64.00 42.00 9.00 63.00 73.00 10.00
31 40.00 60.00 21.00 71.00 81.00 10.00
32 31.00 52.00 27.00 50.00 60.00 10.00
33 35.00 69.00 23.00 141.00 151.00 10.00
34 53.00 52.00 11.00 37.00 47.00 10.00
35 65.00 55.00 14.00 117.00 127.00 10.00
36 63.00 65.00 8.00 143.00 153.00 10.00
37 2.00 60.00 5.00 41.00 51.00 10.00
38 20.00 20.00 8.00 134.00 144.00 10.00
39 5.00 5.00 16.00 83.00 93.00 10.00
40 60.00 12.00 31.00 44.00 54.00 10.00
41 40.00 25.00 9.00 85.00 95.00 10.00
42 42.00 7.00 5.00 97.00 107.00 10.00
43 24.00 12.00 5.00 31.00 41.00 10.00
44 23.00 3.00 7.00 132.00 142.00 10.00
45 11.00 14.00 18.00 69.00 79.00 10.00
46 6.00 38.00 16.00 32.00 42.00 10.00
47 2.00 48.00 1.00 117.00 127.00 10.00
48 8.00 56.00 27.00 51.00 61.00 10.00
49 13.00 52.00 36.00 165.00 175.00 10.00
50 6.00 68.00 30.00 108.00 118.00 10.00
51 47.00 47.00 13.00 124.00 134.00 10.00
52 49.00 58.00 10.00 88.00 98.00 10.00
53 27.00 43.00 9.00 52.00 62.00 10.00
54 37.00 31.00 14.00 95.00 105.00 10.00
55 57.00 29.00 18.00 140.00 150.00 10.00
56 63.00 23.00 2.00 136.00 146.00 10.00
57 53.00 12.00 6.00 130.00 140.00 10.00
58 32.00 12.00 7.00 101.00 111.00 10.00
59 36.00 26.00 18.00 200.00 210.00 10.00
60 21.00 24.00 28.00 18.00 28.00 10.00
61 17.00 34.00 3.00 162.00 172.00 10.00
62 12.00 24.00 13.00 76.00 86.00 10.00
63 24.00 58.00 19.00 58.00 68.00 10.00
64 27.00 69.00 10.00 34.00 44.00 10.00
65 15.00 77.00 9.00 73.00 83.00 10.00
66 62.00 77.00 20.00 51.00 61.00 10.00
67 49.00 73.00 25.00 127.00 137.00 10.00
68 67.00 5.00 25.00 83.00 93.00 10.00
69 56.00 39.00 36.00 142.00 152.00 10.00
70 37.00 47.00 6.00 50.00 60.00 10.00
71 37.00 56.00 5.00 182.00 192.00 10.00
72 57.00 68.00 15.00 77.00 87.00 10.00
73 47.00 16.00 25.00 35.00 45.00 10.00
74 44.00 17.00 9.00 78.00 88.00 10.00
75 46.00 13.00 8.00 149.00 159.00 10.00
76 49.00 11.00 18.00 69.00 79.00 10.00
77 49.00 42.00 13.00 73.00 83.00 10.00
78 53.00 43.00 14.00 179.00 189.00 10.00
79 61.00 52.00 3.00 96.00 106.00 10.00
80 57.00 48.00 23.00 92.00 102.00 10.00
81 56.00 37.00 6.00 182.00 192.00 10.00
82 55.00 54.00 26.00 94.00 104.00 10.00
83 15.00 47.00 16.00 55.00 65.00 10.00
84 14.00 37.00 11.00 44.00 54.00 10.00
85 11.00 31.00 7.00 101.00 111.00 10.00
86 16.00 22.00 41.00 91.00 101.00 10.00
87 4.00 18.00 35.00 94.00 104.00 10.00
88 28.00 18.00 26.00 93.00 103.00 10.00
89 26.00 52.00 9.00 74.00 84.00 10.00
90 26.00 35.00 15.00 176.00 186.00 10.00
91 31.00 67.00 3.00 95.00 105.00 10.00
92 15.00 19.00 1.00 160.00 170.00 10.00
93 22.00 22.00 2.00 18.00 28.00 10.00
94 18.00 24.00 22.00 188.00 198.00 10.00
95 26.00 27.00 27.00 100.00 110.00 10.00
96 25.00 24.00 20.00 39.00 49.00 10.00
97 22.00 27.00 11.00 135.00 145.00 10.00
98 25.00 21.00 12.00 133.00 143.00 10.00
99 19.00 21.00 10.00 58.00 68.00 10.00
100 20.00 26.00 9.00 83.00 93.00 10.00
101 18.00 18.00 17.00 185.00 195.00 10.00];
N = size(customerData,1); % 节点数（含仓库）
depotID = 1;
coords = customerData(:,2:3);
distMat = calcDistanceMatrix(coords);
%% ====== GA 参数 ======
popSize = 200; % 种群规模
pc = 0.9; % 交叉概率
pm = 0.2; % 变异概率
maxGen = 1000; % 最大代数
tourSize = 3; % 锦标赛规模
eliteNum = 2; % 精英保留
custIdx = (2:N)'; % 染色体只包含客户（2..N）
geneLen = length(custIdx);
% 初始化种群
Pop = initPopulation(popSize, custIdx);
% 评估
fitVals = inf(popSize,1);
routesCache = cell(popSize,1);
for i=1:popSize
[costi, routesi] = fitnessVRPTW(Pop(i,:), customerData, vehicleCapacity, distMat, depotID);
fitVals(i) = costi;
routesCache{i} = routesi;
end
[bestCost, bestIdx] = min(fitVals);
bestChrom = Pop(bestIdx,:);
bestRoutes = routesCache{bestIdx};
bestHistory = zeros(maxGen,1);
%% ====== 进化 ======
wait_hand = waitbar(0,'running...', 'tag', 'TMWWaitbar');
for gen = 1:maxGen
% 精英保留
[~, ord] = sort(fitVals);
newPop = Pop(ord(1:eliteNum),:);
while size(newPop,1) < popSize
% 选择
p1 = tournamentSelect(Pop, fitVals, tourSize);
p2 = tournamentSelect(Pop, fitVals, tourSize);
% 交叉
if rand < pc
[c1, c2] = oxCrossover(p1, p2);
else
c1 = p1; c2 = p2;
end
% 变异
if rand < pm
c1 = swapMutation(c1);
end
if rand < pm
c2 = swapMutation(c2);
end
% 加入
newPop = [newPop; c1]; %#ok
if size(newPop,1) < popSize
newPop = [newPop; c2];
end
end
Pop = newPop(1:popSize,:);
% 评估
for i=1:popSize
[costi, routesi] = fitnessVRPTW(Pop(i,:), customerData, vehicleCapacity, distMat, depotID);
fitVals(i) = costi;
routesCache{i} = routesi;
end
% 更新最好
[genBestCost, genBestIdx] = min(fitVals);
if gen == 1 || genBestCost < bestCost
bestCost = genBestCost;
bestChrom = Pop(genBestIdx,:);
bestRoutes = routesCache{genBestIdx};
end
bestHistory(gen) = bestCost;
if mod(gen,20)==0
fprintf('代 %d/%d，当前最优路程 = %.4f\n', gen, maxGen, bestCost);
end
waitbar(gen/maxGen,wait_hand);
end
delete(wait_hand);
fprintf('\n=== GA 完成：最优总里程 = %.4f ===\n', bestCost);
for r = 1:numel(bestRoutes)
route = bestRoutes{r};
fprintf('线路 %2d: 1 -> ', r);
fprintf('%d ', route);
fprintf('-> 1\n');
end
% 收敛曲线
figure('Name','GA 收敛曲线'); plot(bestHistory,'LineWidth',1.5);
xlabel('迭代代数'); ylabel('最优总里程'); grid on;
% 绘制路线
figure('Name','R101 最优路线');
plotRoutes(bestRoutes, customerData, distMat, depotID);
title(sprintf('R101 最优路线（总里程 %.2f）', bestCost));
%% ====== 详细验证（严格可行 + 全日志） ======
[ok, report] = checkSolutionWithLog(bestRoutes, customerData, vehicleCapacity, distMat, depotID);
if ok
fprintf('\n[验证] 结果严格可行：全部线路满足 载重与时间窗（含回库截止）。\\n');
else
fprintf('\\n[验证] 检测到不可行情况，请检查下方详细日志。\\n');
end
disp('—— 详细验证日志（每条线路逐客户） ——');
for r=1:numel(report.routes)
rr = report.routes(r);
fprintf('线路 %2d：载重 = %.1f', r, rr.totalLoad);
if rr.feasible
fprintf('可行\n');
else
fprintf('不可行\n');
end
for k=1:numel(rr.seq)
e = rr.events(k);
fprintf(' 客户 %3d | 到达 %.2f | 等待 %.2f | 开服 %.2f | 完成 %.2f | 窗口 [%.2f, %.2f]\n', ...
e.id, e.arrive, e.wait, e.start, e.finish, e.ready, e.due);
end
fprintf(' 回库时间 %.2f（仓库 due=%.2f）\n\n', rr.returnTime, report.depotDue);
end
%（可选）把报告保存为 .mat 方便复现
save('vrptw_R101_report.mat','bestRoutes','bestCost','report'); 3.程序结果
代 20/1000，当前最优路程 = 3531.6482
代 40/1000，当前最优路程 = 3124.3986
代 60/1000，当前最优路程 = 2971.4130
代 80/1000，当前最优路程 = 2786.2308
代 100/1000，当前最优路程 = 2624.7337
代 120/1000，当前最优路程 = 2542.8801
代 140/1000，当前最优路程 = 2495.1822
代 160/1000，当前最优路程 = 2385.8000
代 180/1000，当前最优路程 = 2368.8308
代 200/1000，当前最优路程 = 2323.1215
代 220/1000，当前最优路程 = 2284.8951
代 240/1000，当前最优路程 = 2275.1642
代 260/1000，当前最优路程 = 2236.0900
代 280/1000，当前最优路程 = 2226.9379
代 300/1000，当前最优路程 = 2214.7910
代 320/1000，当前最优路程 = 2208.3383
代 340/1000，当前最优路程 = 2180.1724
代 360/1000，当前最优路程 = 2176.2191
代 380/1000，当前最优路程 = 2166.4768
代 400/1000，当前最优路程 = 2135.6966
代 420/1000，当前最优路程 = 2109.9531
代 440/1000，当前最优路程 = 2090.2158
代 460/1000，当前最优路程 = 2087.5895
代 480/1000，当前最优路程 = 2075.7925
代 500/1000，当前最优路程 = 2042.5639
代 520/1000，当前最优路程 = 2027.7927
代 540/1000，当前最优路程 = 2027.7927
代 560/1000，当前最优路程 = 2027.7927
代 580/1000，当前最优路程 = 2015.5173
代 600/1000，当前最优路程 = 2015.5173
代 620/1000，当前最优路程 = 1989.4776
代 640/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 660/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 680/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 700/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 720/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 740/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 760/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 780/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 800/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 820/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 840/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 860/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 880/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 900/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 920/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 940/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 960/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 980/1000，当前最优路程 = 1980.3001
代 1000/1000，当前最优路程 = 1980.3001
=== GA 完成：最优总里程 = 1980.3001 ===
线路 1: 1 -> 17 86 38 -> 1
线路 2: 1 -> 83 8 9 -> 1
线路 3: 1 -> 16 44 -> 1
线路 4: 1 -> 77 51 -> 1
线路 5: 1 -> 7 -> 1
线路 6: 1 -> 37 48 20 47 18 -> 1
线路 7: 1 -> 64 63 12 50 49 -> 1
线路 8: 1 -> 15 39 98 -> 1
线路 9: 1 -> 34 80 4 55 -> 1
线路 10: 1 -> 13 56 26 -> 1
线路 11: 1 -> 30 79 69 78 -> 1
线路 12: 1 -> 29 41 54 -> 1
线路 13: 1 -> 3 58 59 -> 1
线路 14: 1 -> 32 31 52 21 -> 1
线路 15: 1 -> 40 24 68 5 -> 1
线路 16: 1 -> 53 89 11 33 71 -> 1
线路 17: 1 -> 28 70 82 2 -> 1
线路 18: 1 -> 60 100 95 97 90 -> 1
线路 19: 1 -> 66 72 35 25 81 -> 1
线路 20: 1 -> 73 76 23 57 75 -> 1
线路 21: 1 -> 22 74 42 27 -> 1
线路 22: 1 -> 96 99 45 87 92 101 -> 1
线路 23: 1 -> 93 43 88 14 -> 1
线路 24: 1 -> 46 84 19 61 -> 1
线路 25: 1 -> 6 62 85 94 -> 1
线路 26: 1 -> 10 36 -> 1
线路 27: 1 -> 65 91 67 -> 1
[验证] 结果严格可行：全部线路满足 载重与时间窗（含回库截止）。\n—— 详细验证日志（每条线路逐客户） ——
线路 1：载重 = 68.0可行
客户 17 | 到达 29.15 | 等待 45.85 | 开服 75.00 | 完成 85.00 | 窗口 [75.00, 85.00]
客户 86 | 到达 91.32 | 等待 0.00 | 开服 91.32 | 完成 101.32 | 窗口 [91.00, 101.00]
客户 38 | 到达 105.80 | 等待 28.20 | 开服 134.00 | 完成 144.00 | 窗口 [134.00, 144.00]
回库时间 165.21（仓库 due=230.00）
线路 2：载重 = 30.0可行
客户 83 | 到达 23.32 | 等待 31.68 | 开服 55.00 | 完成 65.00 | 窗口 [55.00, 65.00]
客户 8 | 到达 70.83 | 等待 10.17 | 开服 81.00 | 完毕 91.00 | 窗口 [81.00, 91.00]
客户 9 | 到达 103.21 | 等待 0.00 | 开服 103.21 | 完成 113.21 | 窗口 [95.00, 105.00]
回库时间 139.46（仓库 due=230.00）
线路 3：载重 = 15.0可行
客户 16 | 到达 30.41 | 等待 30.59 | 开服 61.00 | 完成 71.00 | 窗口 [61.00, 71.00]
客户 44 | 到达 78.28 | 等待 53.72 | 开服 132.00 | 完成 142.00 | 窗口 [132.00, 142.00]
回库时间 176.18（仓库 due=230.00）
线路 4：载重 = 26.0可行
客户 77 | 到达 15.65 | 等待 57.35 | 开服 73.00 | 完成 83.00 | 窗口 [73.00, 83.00]
客户 51 | 到达 88.39 | 等待 35.61 | 开服 124.00 | 完成 134.00 | 窗口 [124.00, 134.00]
回库时间 150.97（仓库 due=230.00）
线路 5：载重 = 3.0可行
客户 7 | 到达 11.18 | 等待 87.82 | 开服 99.00 | 完成 109.00 | 窗口 [99.00, 109.00]
回库时间 120.18（仓库 due=230.00）
线路 6：载重 = 52.0可行
客户 37 | 到达 41.40 | 等待 0.00 | 开服 41.40 | 完成 51.40 | 窗口 [41.00, 51.00]
客户 48 | 到达 58.61 | 等待 0.00 | 开服 58.61 | 达成 68.61 | 窗口 [51.00, 61.00]
客户 20 | 到达 76.67 | 等待 0.00 | 开服 76.67 | 搞定 86.67 | 窗口 [76.00, 86.00]
客户 47 | 到达 104.37 | 等待 12.63 | 开服 117.00 | 完成 127.00 | 窗口 [117.00, 127.00]
客户 18 | 到达 145.25 | 等待 11.75 | 开服 157.00 | 完成 167.00 | 窗口 [157.00, 167.00]
回库时间 197.41（仓库 due=230.00）
线路 7：载重 = 107.0可行
客户 64 | 到达 34.93 | 等待 0.00 | 开服 34.93 | 完成 44.93 | 窗口 [34.00, 44.00]
客户 63 | 到达 56.33 | 等待 1.67 | 开服 58.00 | 完成 68.00 | 窗口 [58.00, 68.00]
客户 12 | 到达 76.06 | 等待 0.00 | 开服 76.06 | 完成 86.06 | 窗口 [67.00, 77.00]
客户 50 | 到达 100.38 | 等待 7.62 | 开服 108.00 | 完成 118.00 | 窗口 [108.00, 118.00]
客户 49 | 到达 135.46 | 等待 29.54 | 开服 165.00 | 完成 175.00 | 窗口 [165.00, 175.00]
回库时间 202.80（仓库 due=230.00）
线路 8：载重 = 48.0可行
客户 15 | 到达 32.02 | 等待 0.00 | 开服 32.02 | 完成 42.02 | 窗口 [32.00, 42.00]
客户 39 | 到达 53.20 | 等待 29.80 | 开服 83.00 | 完成 93.00 | 窗口 [83.00, 93.00]
客户 98 | 到达 118.61 | 等待 14.39 | 开服 133.00 | 完成 143.00 | 窗口 [133.00, 143.00]
回库时间 160.20（仓库 due=230.00）
线路 9：载重 = 65.0可行
客户 34 | 到达 24.76 | 等待 12.24 | 开服 37.00 | 达成 47.00 | 窗口 [37.00, 47.00]
客户 80 | 到达 52.66 | 等待 39.34 | 开服 92.00 | 完成 102.00 | 窗口 [92.00, 102.00]
客户 4 | 到达 105.61 | 等待 10.39 | 开服 116.00 | 完毕 126.00 | 窗口 [116.00, 126.00]
客户 55 | 到达 142.12 | 等待 0.00 | 开服 142.12 | 完成 152.12 | 窗口 [140.00, 150.00]
回库时间 174.93（仓库 due=230.00）
线路 10：载重 = 27.0可行
客户 13 | 到达 15.00 | 等待 48.00 | 开服 63.00 | 完成 73.00 | 窗口 [63.00, 73.00]
客户 56 | 到达 90.69 | 等待 45.31 | 开服 136.00 | 完成 146.00 | 窗口 [136.00, 146.00]
客户 26 | 到达 149.61 | 等待 22.39 | 开服 172.00 | 完成 182.00 | 窗口 [172.00, 182.00]
回库时间 215.54（仓库 due=230.00）
线路 11：载重 = 62.0可行
客户 30 | 到达 29.83 | 等待 33.17 | 开服 63.00 | 结束 73.00 | 窗口 [63.00, 73.00]
客户 79 | 到达 83.44 | 等待 12.56 | 开服 96.00 | 完成 106.00 | 窗口 [96.00, 106.00]
客户 69 | 到达 119.93 | 等待 22.07 | 开服 142.00 | 完成 152.00 | 窗口 [142.00, 152.00]
客户 78 | 到达 157.00 | 等待 22.00 | 开服 179.00 | 完成 189.00 | 窗口 [179.00, 189.00]
回库时间 208.70（仓库 due=230.00）
线路 12：载重 = 39.0可行
客户 29 | 到达 6.32 | 等待 32.68 | 开服 39.00 | 达成 49.00 | 窗口 [39.00, 49.00]
客户 41 | 到达 61.04 | 等待 23.96 | 开服 85.00 | 完成 95.00 | 窗口 [85.00, 95.00]
客户 54 | 到达 101.71 | 等待 0.00 | 开服 101.71 | 完成 111.71 | 窗口 [95.00, 105.00]
回库时间 116.18（仓库 due=230.00）
线路 13：载重 = 32.0可行
客户 3 | 到达 18.00 | 等待 32.00 | 开服 50.00 | 完成 60.00 | 窗口 [50.00, 60.00]
客户 58 | 到达 65.83 | 等待 35.17 | 开服 101.00 | 达成 111.00 | 窗口 [101.00, 111.00]
客户 59 | 到达 125.56 | 等待 74.44 | 开服 200.00 | 搞定 210.00 | 窗口 [200.00, 210.00]
回库时间 219.06（仓库 due=230.00）
线路 14：载重 = 67.0可行
客户 32 | 到达 17.46 | 等待 32.54 | 开服 50.00 | 达成 60.00 | 窗口 [50.00, 60.00]
客户 31 | 到达 72.04 | 等待 0.00 | 开服 72.04 | 完成 82.04 | 窗口 [71.00, 81.00]
客户 52 | 到达 91.26 | 等待 0.00 | 开服 91.26 | 完成 101.26 | 窗口 [88.00, 98.00]
客户 21 | 到达 109.32 | 等待 16.68 | 开服 126.00 | 完成 136.00 | 窗口 [126.00, 136.00]
回库时间 167.62（仓库 due=230.00）
线路 15：载重 = 104.0可行
客户 40 | 到达 33.97 | 等待 10.03 | 开服 44.00 | 完成 54.00 | 窗口 [44.00, 54.00]
客户 24 | 到达 62.60 | 等待 5.40 | 开服 68.00 | 完成 78.00 | 窗口 [68.00, 78.00]
客户 68 | 到达 90.00 | 等待 0.00 | 开服 90.00 | 完成 100.00 | 窗口 [83.00, 93.00]
客户 5 | 到达 119.21 | 等待 29.79 | 开服 149.00 | 做完 159.00 | 窗口 [149.00, 159.00]
回库时间 184.00（仓库 due=230.00）
线路 16：载重 = 62.0可行
客户 53 | 到达 11.31 | 等待 40.69 | 开服 52.00 | 搞定 62.00 | 窗口 [52.00, 62.00]
客户 89 | 到达 71.06 | 等待 2.94 | 开服 74.00 | 完成 84.00 | 窗口 [74.00, 84.00]
客户 11 | 到达 92.94 | 等待 31.06 | 开服 124.00 | 完成 134.00 | 窗口 [124.00, 134.00]
客户 33 | 到达 144.30 | 等待 0.00 | 开服 144.30 | 达成 154.30 | 窗口 [141.00, 151.00]
客户 71 | 到达 167.45 | 等待 14.55 | 开服 182.00 | 完成 192.00 | 窗口 [182.00, 192.00]
回库时间 213.10（仓库 due=230.00）
线路 17：载重 = 58.0可行
客户 28 | 到达 5.00 | 等待 32.00 | 开服 37.00 | 完成 47.00 | 窗口 [37.00, 47.00]
客户 70 | 到达 54.28 | 等待 0.00 | 开服 54.28 | 达成 64.28 | 窗口 [50.00, 60.00]
客户 82 | 到达 83.59 | 等待 10.41 | 开服 94.00 | 完成 104.00 | 窗口 [94.00, 104.00]
客户 2 | 到达 118.87 | 等待 42.13 | 开服 161.00 | 完成 171.00 | 窗口 [161.00, 171.00]
回库时间 186.23（仓库 due=230.00）
线路 18：载重 = 90.0可行
客户 60 | 到达 17.80 | 等待 0.20 | 开服 18.00 | 完成 28.00 | 窗口 [18.00, 28.00]
客户 100 | 到达 30.24 | 等待 52.76 | 开服 83.00 | 完毕 93.00 | 窗口 [83.00, 93.00]
客户 95 | 到达 99.08 | 等待 0.92 | 开服 100.00 | 结束 110.00 | 窗口 [100.00, 110.00]
客户 97 | 到达 114.00 | 等待 21.00 | 开服 135.00 | 完成 145.00 | 窗口 [135.00, 145.00]
客户 90 | 到达 153.94 | 等待 22.06 | 开服 176.00 | 结束 186.00 | 窗口 [176.00, 186.00]
回库时间 195.00（仓库 due=230.00）
线路 19：载重 = 58.0可行
客户 66 | 到达 49.93 | 等待 1.07 | 开服 51.00 | 完成 61.00 | 窗口 [51.00, 61.00]
客户 72 | 到达 71.30 | 等待 5.70 | 开服 77.00 | 完成 87.00 | 窗口 [77.00, 87.00]
客户 35 | 到达 102.26 | 等待 14.74 | 开服 117.00 | 完毕 127.00 | 窗口 [117.00, 127.00]
客户 25 | 到达 147.00 | 等待 6.00 | 开服 153.00 | 做完 163.00 | 窗口 [153.00, 163.00]
客户 81 | 到达 172.22 | 等待 9.78 | 开服 182.00 | 完成 192.00 | 窗口 [182.00, 192.00]
回库时间 213.10（仓库 due=230.00）
线路 20：载重 = 75.0可行
客户 73 | 到达 22.47 | 等待 12.53 | 开服 35.00 | 完成 45.00 | 窗口 [35.00, 45.00]
客户 76 | 到达 50.39 | 等待 18.61 | 开服 69.00 | 完成 79.00 | 窗口 [69.00, 79.00]
客户 23 | 到达 83.12 | 等待 13.88 | 开服 97.00 | 完成 107.00 | 窗口 [97.00, 107.00]
客户 57 | 到达 115.25 | 等待 14.75 | 开服 130.00 | 完成 140.00 | 窗口 [130.00, 140.00]
客户 75 | 到达 147.07 | 等待 1.93 | 开服 149.00 | 完毕 159.00 | 窗口 [149.00, 159.00]
回库时间 183.60（仓库 due=230.00）
线路 21：载重 = 42.0可行
客户 22 | 到达 18.03 | 等待 43.97 | 开服 62.00 | 完成 72.00 | 窗口 [62.00, 72.00]
客户 74 | 到达 75.16 | 等待 2.84 | 开服 78.00 | 完成 88.00 | 窗口 [78.00, 88.00]
客户 42 | 到达 98.20 | 等待 0.00 | 开服 98.20 | 完成 108.20 | 窗口 [97.00, 107.00]
客户 27 | 到达 131.39 | 等待 0.61 | 开服 132.00 | 完毕 142.00 | 窗口 [132.00, 142.00]
回库时间 153.18（仓库 due=230.00）
线路 22：载重 = 101.0可行
客户 96 | 到达 14.87 | 等待 24.13 | 开服 39.00 | 完成 49.00 | 窗口 [39.00, 49.00]
客户 99 | 到达 55.71 | 等待 2.29 | 开服 58.00 | 完成 68.00 | 窗口 [58.00, 68.00]
客户 45 | 到达 78.63 | 等待 0.00 | 开服 78.63 | 结束 88.63 | 窗口 [69.00, 79.00]
客户 87 | 到达 96.69 | 等待 0.00 | 开服 96.69 | 完成 106.69 | 窗口 [94.00, 104.00]
客户 92 | 到达 117.74 | 等待 42.26 | 开服 160.00 | 完成 170.00 | 窗口 [160.00, 170.00]
客户 101 | 到达 173.16 | 等待 11.84 | 开服 185.00 | 完成 195.00 | 窗口 [185.00, 195.00]
回库时间 219.04（仓库 due=230.00）
线路 23：载重 = 56.0可行
客户 93 | 到达 18.38 | 等待 0.00 | 开服 18.38 | 完成 28.38 | 窗口 [18.00, 28.00]
客户 43 | 到达 38.58 | 等待 0.00 | 开服 38.58 | 完成 48.58 | 窗口 [31.00, 41.00]
客户 88 | 到达 55.79 | 等待 37.21 | 开服 93.00 | 完成 103.00 | 窗口 [93.00, 103.00]
客户 14 | 到达 110.28 | 等待 48.72 | 开服 159.00 | 完成 169.00 | 窗口 [159.00, 169.00]
回库时间 180.18（仓库 due=230.00）
线路 24：载重 = 42.0可行
客户 46 | 到达 29.15 | 等待 2.85 | 开服 32.00 | 完毕 42.00 | 窗口 [32.00, 42.00]
客户 84 | 到达 50.06 | 等待 0.00 | 开服 50.06 | 达成 60.06 | 窗口 [44.00, 54.00]
客户 19 | 到达 66.77 | 等待 20.23 | 开服 87.00 | 做完 97.00 | 窗口 [87.00, 97.00]
客户 61 | 到达 103.71 | 等待 58.29 | 开服 162.00 | 完成 172.00 | 窗口 [162.00, 172.00]
回库时间 190.03（仓库 due=230.00）
线路 25：载重 = 68.0可行
客户 6 | 到达 20.62 | 等待 13.38 | 开服 34.00 | 完成 44.00 | 窗口 [34.00, 44.00]
客户 62 | 到达 50.71 | 等待 25.29 | 开服 76.00 | 完成 86.00 | 窗口 [76.00, 86.00]
客户 85 | 到达 93.07 | 等待 7.93 | 开服 101.00 | 完成 111.00 | 窗口 [101.00, 111.00]
客户 94 | 到达 120.90 | 等待 67.10 | 开服 188.00 | 完成 198.00 | 窗口 [188.00, 198.00]
回库时间 218.25（仓库 due=230.00）
线路 26：载重 = 24.0可行
客户 10 | 到达 32.02 | 等待 64.98 | 开服 97.00 | 达成 107.00 | 窗口 [97.00, 107.00]
客户 36 | 到达 116.43 | 等待 26.57 | 开服 143.00 | 完成 153.00 | 窗口 [143.00, 153.00]
回库时间 194.04（仓库 due=230.00）
线路 27：载重 = 37.0可行
客户 65 | 到达 46.52 | 等待 26.48 | 开服 73.00 | 完成 83.00 | 窗口 [73.00, 83.00]
客户 91 | 到达 101.87 | 等待 0.00 | 开服 101.87 | 完成 111.87 | 窗口 [95.00, 105.00]
客户 67 | 到达 130.84 | 等待 0.00 | 开服 130.84 | 完成 140.84 | 窗口 [127.00, 137.00]
回库时间 181.34（仓库 due=230.00）
>>
4.代码、程序订制(MATLAB、Python) →QQ:1579325979
4.1 各类智能算法
中文名称 | 英文全称 | 缩写 | 出现年份 |
遗传算法 | Genetic Algorithm | GA | 1975 |
粒子群优化算法 | Particle Swarm Optimization | PSO | 1995 |
蚁群优化算法 | Ant Colony Optimization | ACO | 1992 |
模拟退火算法 | Simulated Annealing | SA | 1983 |
免疫优化算法 | Immune Optimization Algorithm | IA | 1986 |
贪婪算法 | Greedy Algorithm | - | 1970 |
差分进化算法 | Differential Evolution | DE | 1997 |
混合蛙跳算法 | Shuffled Frog Leaping Algorithm | SFLA | 2003 |
人工蜂群算法 | Artificial Bee Colony | ABC | 2005 |
人工鱼群算法 | Artificial Fish Swarm Algorithm | AFSA | 2002 |
萤火虫算法 | Glowworm Swarm Optimization | GSO | 2005 |
果蝇优化算法 | Fruit Fly Optimization Algorithm | FOA | 2011 |
布谷鸟搜索算法 | Cuckoo Search | CS | 2009 |
猴群算法 | Monkey Algorithm | MA | 2008 |
免疫网络算法 | Immune Network Algorithm | aiNet | 2000 |
水滴算法 | Intelligent Water Drops Algorithm | IWD | 2007 |
和声搜索算法 | Harmony Search | HS | 2001 |
克隆选择算法 | Clonal Selection Algorithm | CLONALG | 2000 |
禁忌搜索算法 | Tabu Search | TS | 1986 |
爬山算法 | Hill Climbing | HC | 1940 |
引力搜索算法 | Gravitational Search Algorithm | GSA | 2009 |
细菌觅食优化算法 | Bacterial Foraging Optimization | BFO | 2002 |
蝙蝠算法 | Bat Algorithm | BA | 2010 |
邻域搜索算法 | Neighborhood Search | NS | 1960 |
变邻域搜索算法 | Variable Neighborhood Search | VNS | 1997 |
蜜蜂交配优化算法 | Honey Bees Mating Optimization | HBMO | 2001 |
文化基因算法 | Memetic Algorithm | MA | 1989 |
烟花算法 | Fireworks Algorithm | FWA | 2010 |
思维进化算法 | Mind Evolutionary Algorithm | MEA | 1998 |
蜻蜓算法 | Dragonfly Algorithm | DA | 2016 |
虚拟力场算法 | Virtual Force Field Algorithm | VFF | 1989 |
遗传规划 | Genetic Programming | GP | 1992 |
鲸鱼优化算法 | Whale Optimization Algorithm | WOA | 2016 |
灰狼优化算法 | Grey Wolf Optimizer | GWO | 2014 |
狼群算法 | Wolf Pack Algorithm | WPA | 2007 |
鸡群优化算法 | Chicken Swarm Optimization | CSO | 2014 |
生物地理学优化算法 | Biogeography-Based Optimization | BBO | 2008 |
分布估计算法 | Estimation of Distribution Algorithm | EDA | 1996 |
帝国竞争算法 | Imperialist Competitive Algorithm | ICA | 2007 |
天牛须搜索算法 | Beetle Antennae Search Algorithm | BAS | 2017 |
头脑风暴优化算法 | Brain Storm Optimization | BSO | 2011 |
人工势场法 | Artificial Potential Field | APF | 1986 |
猫群算法 | Cat Swarm Optimization | CSO | 2006 |
蚁狮优化算法 | Ant Lion Optimizer | ALO | 2015 |
飞蛾火焰优化算法 | Moth-Flame Optimization | MFO | 2015 |
蘑菇繁殖优化算法 | Mushroom Reproduction Optimization | MRO | 2020 |
麻雀搜索算法 | Sparrow Search Algorithm | SSA | 2020 |
水波优化算法 | Water Wave Optimization | WWO | 2015 |
斑鬣狗优化算法 | Spotted Hyena Optimizer | SHO | 2017 |
雪融优化算法 | Snow Ablation Optimization | SAO | 2022 |
蝴蝶优化算法 | Butterfly Optimization Algorithm | BOA | 2019 |
磷虾群算法 | Krill Herd Algorithm | KHA | 2012 |
黏菌算法 | Slime Mould Algorithm | SMA | 2020 |
人类学习优化算法 | Human Learning Optimization | HLO | 2014 |
母亲优化算法 | Mother Optimization Algorithm | MOA | 2023 |
4.2各类优化问题
各种优化课题 | 各种优化课题 |
车间调度 | 路由路网优化 |
机场调度 | 顺序约束方案调度 |
工程项目调度 | 双层规划 |
港口调度 | 零件拆卸装配问题优化 |
生产线平衡问题 | 水资源调度 |
用电调度 | 库位优化 |
公交车发车调度 | 库位路线优化 |
车辆路径物流配送优化 | 武器分配优化 |
选址配送优化 | 覆盖困难优化 |
物流公铁水问题优化 | 管网困难优化 |
供应链、生产计划、库存优化 | PID优化 |
库位优化、货位优化 | VMD优化 |
4.3各类神经网络、深度学习、机器学习
序号 | 模型名称 | 核心特点 | 适用场景 |
1 | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络分类 | 双向捕捉序列上下文信息 | 自然语言处理、语音识别 |
2 | BP 神经网络分类 | 误差反向传播训练 | 通用分类任务 |
3 | CNN 卷积神经网络分类 | 自动提取空间特征 | 图像、视频分类 |
4 | DBN 深度置信网络分类 | 多层受限玻尔兹曼机堆叠 | 特征学习、降维 |
5 | DELM 深度学习极限学习机分类 | 结合 ELM 与深度架构 | 复杂分类任务 |
6 | ELMAN 递归神经网络分类 | 含反馈连接的递归结构 | 时间序列、语音 |
7 | ELM 极限学习机分类 | 随机生成隐藏层，快速训练 | 小样本学习 |
8 | GRNN 广义回归神经网络分类 | 基于径向基函数回归 | 函数逼近、时间序列 |
9 | GRU 门控循环单元分类 | 门控机制简化 LSTM | 序列建模 |
10 | KELM 混合核极限学习机分类 | 结合多核 ELM | 高维复杂数据 |
11 | KNN 分类 | 基于距离的分类方法 | 模式识别 |
12 | LSSVM 最小二乘法承受向量机分类 | 最小二乘优化 SVM | 小样本分类 |
13 | LSTM 长短时记忆网络分类 | 门控机制处理长期依赖 | 语言建模 |
14 | MLP 全连接神经网络分类 | 多层感知机 | 通用分类 |
15 | PNN 概率神经网络分类 | 基于贝叶斯原理 | 模式识别 |
16 | RELM 鲁棒极限学习机分类 | 增强鲁棒性的 ELM | 噪声数据 |
17 | RF 随机森林分类 | 多棵决策树集成 | 高维、非线性资料 |
18 | SCN 随机部署网络模型分类 | 随机生成网络结构 | 快速训练 |
19 | SVM 支持向量机分类 | 寻找最优分类超平面 | 二分类、多分类 |
20 | XGBOOST 分类 | 梯度提升决策树 | 大规模结构化数据 |
21 | ANFIS 自适应模糊神经网络预测 | 融合模糊逻辑与神经网络 | 繁琐非线性系统建模 |
22 | ANN 人工神经网络预测 | 多层神经元网络 | 通用预测任务 |
23 | ARMA 自回归滑动平均模型预测 | 线性时间序列建模 | 时间序列预测 |
24 | BF 粒子滤波预测 | 基于蒙特卡洛采样 | 动态体系状态估计 |
25 | BiLSTM 双向长短时记忆神经网络预测 | 双向捕捉序列信息 | 时间序列、文本预测 |
26 | BLS 宽度学习神经网络预测 | 增量学习结构 | 在线学习 |
27 | BP 神经网络预测 | 误差反向传播训练 | 通用预测 |
28 | CNN 卷积神经网络预测 | 自动特征提取 | 图像、视频预测 |
29 | DBN 深度置信网络预测 | 多层无监督预训练 | 特征学习预测 |
30 | DELM 深度学习极限学习机预测 | 结合 ELM 与深度结构 | 复杂预测任务 |
31 | DKELM 回归预测 | 动态核 ELM 回归 | 时间序列回归 |
32 | ELMAN 递归神经网络预测 | 递归结构处理时序 | 时间序列 |
33 | ELM 极限学习机预测 | 快速训练 | 小样本回归 |
34 | ESN 回声状态网络预测 | 储备池计算 | 时间序列预测 |
35 | FNN 前馈神经网络预测 | 前向传播 | 通用预测 |
36 | GMDN 预测 | 基因表达数据网络建模 | 生物信息学预测 |
37 | GMM 高斯混合模型预测 | 多高斯分布建模 | 密度估计、聚类 |
38 | GRNN 广义回归神经网络预测 | 径向基函数回归 | 函数逼近 |
39 | GRU 门控循环单元预测 | 门控机制简化 LSTM | 时间序列预测 |
40 | KELM 混合核极限学习机预测 | 多核 ELM 回归 | 高维回归 |
41 | LMS 最小均方算法预测 | 线性回归的迭代优化 | 自适应滤波 |
42 | LSSVM 最小二乘法协助向量机预测 | 最小二乘优化 SVM | 回归预测 |
43 | LSTM 长短时记忆网络预测 | 门控处理长期依赖 | 时间序列预测 |
44 | RBF 径向基函数神经网络预测 | 径向基函数逼近 | 函数拟合 |
45 | RELM 鲁棒极限学习机预测 | 增强鲁棒性的 ELM | 噪声数据回归 |
46 | RF 随机森林预测 | 决策树集成 | 回归预测 |
47 | RNN 循环神经网络预测 | 循环连接处理序列 | 时间序列预测 |
48 | RVM 相关向量机预测 | 稀疏贝叶斯学习 | 回归、分类 |
49 | SVM 支撑向量机预测 | 寻找最优超平面 | 回归预测 |
50 | TCN 时间卷积神经网络预测 | 一维卷积处理时序 | 时间序列预测 |
51 | XGBoost 回归预测 | 梯度提升决策树 | 大规模回归 |
浙公网安备 33010602011771号