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随着市场经济快速发展和现代技术的不断演变,现代物流业也得到了空前的发展.在物流配送活动的各个环节中,配送路径优化对企业提高服务质量,降低物流成本,提高经济效益起到至关重要的作用.蚁群优化算法作为群智能算法的典型代表,在路径规划求解中表现出良好的效果.本文研究了带容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP),并采用蚁群优化算法进行优化求解.实验结果表明,蚁群优化算法能够有效地求解带容量约束车辆路径问题.

function TextOutput(Distance,Demand,route,Capacity)

%% 输出路径函数

%输入：route 路径

%输出：p 路径文本形式

%% 总路径

len=length(route); %路径长度

disp('Best Route:')

p=num2str(route(1)); %配送中心位先进入路径首位

for i=2:len

p=[p,' -> ',num2str(route(i))]; %路径依次加入下一个经过的点

end

disp(p)

%% 子路径

route=route+1; %路径值全体+1，为方便下面用向量索引

Vnum=1; %

DisTraveled=0; % 汽车已经行驶的距离

delivery=0; % 汽车已经送货量，即已经到达点的需求量之和

subpath='0'; %子路径路线

for j=2:len

DisTraveled = DisTraveled+Distance(route(j-1),route(j)); %每两点间距离累加

delivery = delivery+Demand(route(j)); %累加可配送量

subpath=[subpath,' -> ',num2str(route(j)-1)]; %子路径路线输出

if route(j)==1 %若此位是配送中心

disp('-------------------------------------------------------------')

fprintf('Route of Vehichle No.%d: %s \n',Vnum,subpath)%输出：每辆车 路径

fprintf('Distance traveled: %.2f km, load rate: %.2f%%; \n',DisTraveled,delivery/Capacity*100)%输出：行驶距离 满载率

Vnum=Vnum+1; %车辆数累加

DisTraveled=0; %已行驶距离置零

delivery=0; %已配送置零

subpath='0'; %子路径重置

end

end

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编辑

[1]陈廷伟, 施铱鹏, 周敏宣,等. 基于改进蚁群算法的带容量约束车辆路径问题求解[J]. 信息与电脑, 2022, 34(7):4.​

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