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⛄ 内容介绍
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是运筹学和组合优化领域研究的热点问题,同时也是企业物流配送中的关键问题。随着时代的发展,人们对物流服务水平的要求越来越高,由此拓展产生的车辆路径问题模型也变得越来越复杂。因此,以经典车辆路径问题为基础,完善车辆路径问题的研究,并构建高质量和高效率的求解算法对提高企业运输效率和降低运输成本具有重要的研究价值和现实意义。本文以经典车辆路径问题为基础,综合运用组合优化和智能启发式算法等工具,对人们关注较少却极具现实意义的车辆路径问题( VRP问题)展开研究。
⛄ 部分代码
function qnew=CreateNeighbor(q)
m=randi([1 3]
switch m
case 1
% Do Swap
qnew=Swap(q);
case 2
% Do Reversion
qnew=Reversion(q);
case 3
% Do Insertion
qnew=Insertion(q);
end
end
function qnew=Swap(q)
n=numel(q);
i=randsample(n,2);
i1=i(1);
i2=i(2);
qnew=q;
qnew([i1 i2])=q([i2 i1]);
end
function qnew=Reversion(q)
n=numel(q);
i=randsample(n,2);
i1=min(i(1),i(2));
i2=max(i(1),i(2));
qnew=q;
qnew(i1:i2)=q(i2:-1:i1);
end
function qnew=Insertion(q)
n=numel(q);
i=randsample(n,2);
i1=i(1);
i2=i(2);
if i1<i2
qnew=[q(1:i1-1) q(i1+1:i2) q(i1) q(i2+1:end)];
else
qnew=[q(1:i2) q(i1) q(i2+1:i1-1) q(i1+1:end)];
end
end
⛄ 运行结果
