概述
直接上代码
在一个目录下把下面的文件都建好直接就能跑起来了
后面我会把用到的数学模型和算法详细介绍、根据不同实际问题给出变种问题的求解思路，先去给老板写java了555555555555
main.m
%%
Iteration = 1000; %迭代轮数
number = 51; %订单数
route_number = 20; %车辆数
capacity = 30; %车辆容量
tensure = 50; %禁忌时长
Tabu = zeros(number+1,route_number); %禁忌表
Tabu_new = zeros(number+1,1); %禁忌表，使用新路径
distance = zeros(number+1,number+1); %距离矩阵
num = zeros(route_number,1); %路径中的节点数
bag = zeros(route_number,1); %路径中的需求量
val_route = zeros(route_number,1); %单条路径的路程成本
val_time = zeros(route_number,1);%单条路径的超时成本（依赖时间窗）
%%
filename = 'R101.txt';
[s.id,s.x,s.y,s.demand,s.early,s.last,s.ser] = textread(filename,'%n%n%n%n%n%n%n'); %读取订单数据
for i = 1:number
for j = 1:number
distance(i,j) = ((s.x(i)-s.x(j))^2+(s.y(i)-s.y(j))^2)^0.5; %初始化距离矩阵
end
end
%%
route=cell(route_number,1);%初始化路径，c1数量
r = zeros(number);%节点归属数组
for i=1:route_number
route{i,1}=[route{i,1},1,1];%插入起始点与终点
num(i,1)=2;%更新路径中节点个数为2
end
temp=randperm(number);%将节点打乱，存放在temp
for k = 1:number
c = temp(k);
for i = 1:route_number %寻找可行的路径插入节点c
if(c~=1 && bag(i)+s.demand(c) < capacity)
for j= 2:num(i,1)
if s.last(c) < s.early(route{i,1}(j))
route{i,1}=[route{i,1}(1:j-1),c,route{i,1}(j:num(i,1))];%节点插入路径
bag(i)=bag(i)+s.demand(c);%i路径增加对应的需求
r(c)=i;%确定节点归属哪条路径
num(i,1)=num(i,1)+1;
end
if r(c)~=0 %如果节点已有归属，退出for循环
break;
end
end
end
if r(c)~=0 %如果节点已有归属，退出for循环
break;
end
end
end
for i=1:route_number
if num(i,1)>2 %路径中存在订单
size=num(i,1);
t=0;
for j=1:size-1
val_route(i,1)=val_route(i,1)+distance(route{i,1}(j),route{i,1}(j+1));%路径i的成本：第j与第j+1个节点的距离之和，j<size
t=t+distance(route{i,1}(j),route{i,1}(j+1))+s.ser(route{i,1}(j+1));
if t>s.last(route{i,1}(j+1))
val_time(i,1)=val_time(i,1)+t-s.last(route{i,1}(j+1));
else
t=s.last(route{i,1}(j+1));
end
end
end
end
%%
[val_log,val_test,val_gol,route,num,val_time,val_route]=shift(r,s,route,num,val_route,val_time,Iteration,number,route_number,distance,Tabu,tensure,bag,capacity,Tabu_new);
shift.m
function [val_log,val_test,val_gol,route,num,val_time,val_route]=shift(r,s,route,num,val_route,val_time,Iteration,number,route_number,distance,Tabu,tensure,bag,capacity,Tabu_new) %r节点所属路径、s为节点信息、route为路径、num为每条路径的节点个数、val_route为每条路径的成本
val_log=[]; %用来记录每一轮找到的最优候选解
val_test=[];%用来验证运算正确
val_gol=99999; %用来记录找到的全局最优解
for ite=1:Iteration
val_cur=99999;%用来保存当前轮中的最有候选解
for i=2:number
cur_r=r(i,1);%得到i节点所在路径cur_r
former=find(route{cur_r,1}==i);%记录取出的节点先前的位置
route1=val_route(cur_r,1);%记录被取节点路径的原先成本
time1=val_time(cur_r,1);%记录被取节点路径的原先时间成本
val_route(cur_r,1)=val_route(cur_r,1)+distance(route{cur_r,1}(former-1),route{cur_r,1}(former+1))-distance(route{cur_r,1}(former-1),i)-distance(route{cur_r,1}(former+1),i);%计算路径被取出节点后的成本
route{cur_r,1}(former)=[];%删除i节点
val_time(cur_r,1)=getTime(route{cur_r,1},s,distance);
num(cur_r,1)=num(cur_r,1)-1;%更新cur_r号路径所剩节点数
for j=1:route_number
if j~=cur_r && (num(j,1)>2 || (num(j,1)==2 && Tabu_new(i,1) < ite)) && Tabu(i,j) < ite%排除禁止新路径和节点原属路径
route2=val_route(j,1);%保存j路径的成本，后面会实施插入删除节点操作，方便复原
time2=val_time(j,1);%保存cur_r和j路径的时间成本
for k=2:num(j,1) %尝试将i节点插入j路径的k位置
val_route(j,1)=val_route(j,1)+distance(route{j,1}(k-1),i)+distance(route{j,1}(k),i)-distance(route{j,1}(k-1),route{j,1}(k));
route{j,1}=[route{j,1}(1:k-1),i,route{j,1}(k:num(j,1))];%插入i节点
num(j,1)=num(j,1)+1;%更新j路径节点数
val_time(j,1)=getTime(route{j,1},s,distance);
now=sum(val_route)+sum(val_time);%计算插入后的总成本
flag=overflow(bag,capacity,j,s.demand(i));%判断是否满足背包约束，满足返回0，否则返回1
if now<=val_cur && flag==0
val_cur=now;besti=i;bestr=j;bestk=k;%记录最优候选解信息，被取节点i，插入路径j，插入位置k
end
route{j,1}(k)=[];%删除i节点
num(j,1)=num(j,1)-1;%更新j号路径所剩节点数
val_route(j,1)=route2;%路径成本复原
val_time(j,1)=time2;%路径时间成本复原
if flag==1%如果超过背包约束，不再尝试后续位置插入
break;
end
end
end
end
val_route(cur_r,1)=route1;%路径成本复原
val_time(cur_r,1)=time1;%路径时间成本复原
route{cur_r,1}=[route{cur_r,1}(1:former-1),i,route{cur_r,1}(former:num(cur_r,1))];%i返回原先位置
num(cur_r,1)=num(cur_r,1)+1;%更新cur_r路径节点数
end
%下面开始用besti，bestr，bestk将路径变成最优候选解
cur_r=r(besti,1);
former=find(route{cur_r,1}==besti);
i=besti;
val_route(cur_r,1)=val_route(cur_r,1)+distance(route{cur_r,1}(former-1),route{cur_r,1}(former+1))-distance(route{cur_r,1}(former-1),i)-distance(route{cur_r,1}(former+1),i);
route{cur_r,1}(former)=[];%删除i节点
num(cur_r,1)=num(cur_r,1)-1;
bag(cur_r,1)=bag(cur_r,1)-s.demand(i);
j=bestr;k=bestk;
val_route(j,1)=val_route(j,1)+distance(route{j,1}(k-1),i)+distance(route{j,1}(k),i)-distance(route{j,1}(k-1),route{j,1}(k));
route{j,1}=[route{j,1}(1:k-1),i,route{j,1}(k:num(j,1))];%插入i节点
num(j,1)=num(j,1)+1;
bag(j,1)=bag(j,1)+s.demand(i);
val_time(cur_r,1)=getTime(route{cur_r,1},s,distance);
val_time(j,1)=getTime(route{j,1},s,distance);
r(i,1)=j;%更新i节点的归属为j路径
%更新禁忌表
Tabu(i,j)=Tabu(i,j)+tensure;
Tabu(j,i)=Tabu(i,j);
if num(j,1)==3%使用新路径的禁忌表更新
Tabu_new(i,1)=Tabu_new(i,1)+tensure;
end
%下面开始结算最优解
val_log=[val_log,val_cur]; %记录每一轮的最优候选解，最后log与test应该相同，如果不同说明中间计算的代码有问题！
val_test=[val_test,sum(val_route)+sum(val_time)];
if val_cur < val_gol
val_gol=val_cur%输出找到的最优解
end
end
end
overflow.m
function f = overflow(bag,capacity,j,i)
temp=bag(j,1)+i;
if temp <= capacity
f=0;
else
f=1;
end
end
getTime.m
function f=getTime(route,s,distance)
t=0;f=0;
size=numel(route);
for i=1:size-1
t=t+distance(route(i),route(i+1))+s.ser(route(i+1));
if t>s.last(route(i+1))
f=f+t-s.last(route(i+1));
else
t=s.last(route(i+1));
end
end
end
R101.txt
序号、xy坐标、需求量、时间窗、服务时间
1 15 15 0 300 300 0
2 8 3 3 205 217 1
3 23 24 3 59 79 1
4 23 14 6 103 123 1
5 23 5 5 35 51 1
6 26 28 2 97 114 1
7 15 5 3 117 134 1
8 5 26 1 199 216 1
9 5 18 3 127 139 1
10 5 4 9 36 46 1
11 29 15 3 220 239 1
12 25 23 8 42 53 1
13 25 26 4 113 127 1
14 16 17 4 71 86 1
15 9 19 8 112 130 1
16 22 19 3 201 216 1
17 14 17 4 37 53 1
18 12 19 7 149 163 1
19 8 26 7 29 39 1
20 7 12 4 124 142 1
21 18 12 9 144 161 1
22 3 5 8 217 232 1
23 10 22 2 141 160 1
24 15 5 6 76 90 1
25 7 12 8 53 68 1
26 28 0 1 104 114 1
27 13 10 0 179 196 0
28 5 2 0 27 42 0
29 27 24 0 90 104 0
30 28 3 0 14 27 0
31 14 26 0 62 74 0
32 28 29 0 92 102 0
33 13 1 0 188 198 0
34 21 29 0 98 112 0
35 29 26 0 14 28 0
36 23 26 0 199 218 0
37 14 27 0 17 35 0
38 29 26 0 87 103 0
39 27 2 0 48 63 0
40 9 16 0 83 102 0
41 25 26 0 190 207 0
42 22 6 0 17 29 0
43 22 19 0 128 139 0
44 8 22 0 16 27 0
45 0 24 0 109 124 0
46 28 9 0 120 140 0
47 13 7 0 196 209 0
48 6 16 0 110 120 0
49 27 16 0 42 62 0
50 16 23 0 33 50 0
51 10 19 0 83 95 0
最后
以上就是苗条豆芽为你收集整理的求解带时间窗的车辆路径问题（matlab实现）的全部内容，希望文章能够帮你解决求解带时间窗的车辆路径问题（matlab实现）所遇到的程序开发问题。
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