1.程序功能描述
基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
while COUNT<=Itertions ֲ L = zeros(Ant_Num,1); for i=1:Ant_Num Infor_Tabu_tmps = Infor_Tabu(i,:); R = Infor_Tabu_tmps(Infor_Tabu_tmps>0); for j=1:(length(R)-1) L(i) = L(i) + D(R(j),R(j+1)); endendBest_Length(COUNT) = min(L); pos = find(L==Best_Length(COUNT)); Best_Road(COUNT,1:length(Infor_Tabu(pos(1),:)))=Infor_Tabu(pos(1),:); % Ž и select = find(Best_Road(COUNT,:)==1); FF = []; FF2 = 0; for I1 = 1:(length(select)-1) Best_Road2 = Best_Road(COUNT,select(I1):select(I1+1)); Best_Road_len = length(Best_Road2); T = zeros((length(select)-1),1); for I4=1:(Best_Road_len-1) T(I1) = T(I1) + D(Best_Road2(I4),Best_Road2(I4+1)); end for I2 = 2:(Best_Road_len-1) for I3=(I2+1):(Best_Road_len-1) Best_Road3 = Best_Road2; Best_Road31 = Best_Road3(I2); Best_Road32 = Best_Road3(I3); Best_Road3(I2) = Best_Road32; Best_Road3(I3) = Best_Road31; TT = zeros(1); for I4=1:(Best_Road_len-1) TT = TT + D(Best_Road3(I4),Best_Road3(I4+1)); end if TT<T(I1) T(I1) = TT; Best_Road2 = Best_Road3; endendendif I1 >= 2 Best_Road2=Best_Road2(2:Best_Road_len); end FF = [FF,Best_Road2]; FF2 = FF2+T(I1); end Best_Length(COUNT) = FF2; Best_Road(COUNT,1:length(FF)) = FF; FF = []; FF2 = 0; Avg_Length(COUNT) = mean(L); COUNT = COUNT+1; % Ϣ Delta_Infor = zeros(PNUM,PNUM); for i=1:Ant_Num Infor_Tabu_tmps = Infor_Tabu(i,:); R = Infor_Tabu_tmps(Infor_Tabu_tmps>0); for j=1:(length(R)-1) Delta_Infor(R(j),R(j+1))=Delta_Infor(R(j),R(j+1))+Q/L(i); endendInfor_cube = (1-Rho).*Infor_cube+Delta_Infor; % ɱ Infor_Tabu = zeros(Ant_Num,PNUM); Carrier = 0;
end Pos = find(Best_Length==min(Best_Length));
best_route = Best_Road(Pos(1),:);
best_length = Best_Length(Pos(1));
best_route = best_route(best_route>0); best_route
best_length axes(handles.axes1);
plot([Position(best_route,1)],[Position(best_route,2)],'ro');
axis square;axes(handles.axes2);
plot([Position(best_route,1)],[Position(best_route,2)],'rs');
hold on
plot([Position(best_route,1)],[Position(best_route,2)],'b-');
axis square;axes(handles.axes3);
plot(Best_Length,'b-o');
hold on
plot(Avg_Length,'r-o');
grid on;
legend(' ̾ ','ƽ ');% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
clc;
clear;
close all;
06_012m
4.本算法原理
4.1车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）概述
车辆路径问题是一个典型的组合优化问题，其目标是在满足一系列约束条件下，为一组客户分配服务车辆，并确定每辆车的行驶路线，使得所有客户的配送需求得到满足的同时，总行驶距离或成本最小。数学表达式可以表示为：
其中，
m 是车辆数量；
n 是客户节点的数量；
cij 表示从客户节点 i 到客户节点 j 的行驶距离或成本；
xij 是二进制变量，如果 xij=1，则表明在解决方案中，车辆从节点 i 直接行驶到节点 j。
同时需要满足以下约束条件：
每个客户节点仅被访问一次（除了起点和终点可能相同）；
所有车辆必须返回出发点；
每辆车的最大载货量限制；
每辆车的最大行驶距离或时间限制等。
4.2 禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）原理
禁忌搜索是一种启发式全局优化算法，通过不断迭代改进当前解，并利用记忆机制避免陷入局部最优解。对于VRP问题，TS的基本步骤如下：
初始化：生成一个初始解（即一个可行的车辆路线集合）。
定义邻域结构：定义如何改变当前解以生成新的候选解，通常包括交换、插入、删除、反转等操作。
设置禁忌列表（Tabu List）：记录最近若干步内被改变过的元素及其变化方式，在一定步数内禁止再次进行同样的改变。
迭代过程：
生成当前解的一个或多个邻居解。
对每个邻居解进行评估，检查是否违反任何硬约束（如容量限制），若不违反，则计算其目标函数值。
若邻居解优于当前解且不在禁忌列表中，则接受该邻居解作为新的当前解，并将其变化信息加入禁忌列表。
更新最佳解记录，当发现更好的解时保存。
继续迭代直到达到预设的终止条件（如迭代次数、改进幅度阈值等）。
