专题-车辆路径问题

第14章车辆路径问题14.1 物流配送车辆优化调度概述14.1.1 概述车辆路径问题：对一系列装货点和（或）卸货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等）下，达到一定的目标（如路程最短、费用最少、时间尽量少，使用车辆数尽量少等）。

又称运输调度问题，包括两部分：一是行车路线的设计；二是出行时间表的安排。

最基本的车辆路径问题，是客户需求位置已知的情况下，确定车辆在各个客户之间的行程路线，使得运输路线最短或运输成本最低，通过研究车辆路径问题，可以合理使用运输工具，优化运输路线，降低企业物流成本。

14.1.2 路径特性（1）地址特性：车场数目、需求类型、作业要求（2）车辆特性：车辆数量、载重量约束、可运载品种约束、运行路线约束、工作时间约束（3）问题的其他特性：道路网络可能是有向的，或者是无向的；单项作业是否可以分割完成；每一辆车是否可以承担多条线路，是否完成作业后必须回到出发点。

（4）目标函数可能是总成本极小化，或者极小化最大作业成本，或者最大化准时作业。

14.1.3 常见的基本问题（1）旅行商问题在一个配送中心p有一辆容量为q的货车，现有m个需求点的货运任务需要完成，已知需求点i的货运量为gi（i=1,2,…,m)，且Σgi≤q，求在满足各收点需求的约束条件下，总发送距离最短的货车送货路线。

在运筹学中，旅行商问题是这样解释的：有一个推销员，要到n个城市去推销商品，当各个城市间的距离已知，并规定每个城市只访问一次，问按什么样的顺序访问，其距离最短。

（2）带容量约束的车辆路线问题在一个配送中心p，有一个车队Qj(j=1,2,…,n)，这个车队每辆车容量均为q，且有足够的运力保证任务的完成，需求点i的货运量gi满足：nq≥Σgi≥q。

这样一来，配送中心需要派出若干的车辆来完成配送任务，每个车可能要为多个需求点服务然后返回配送中心。

一、实验目的1. 理解车辆路径问题的基本概念和背景；2. 掌握求解车辆路径问题的常用算法；3. 分析不同算法的优缺点，提高算法选择能力；4. 培养解决实际问题的能力。

二、实验内容1. 车辆路径问题简介车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是指在一个给定的网络中，寻找一条或多条路径，使得车辆在满足一系列约束条件的情况下，完成一系列配送任务，并使总成本最小。

VRP广泛应用于物流、运输、调度等领域。

2. 实验算法（1）遗传算法（Genetic Algorithm，GA）遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，不断优化解的种群，最终得到较优解。

（2）蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。

蚂蚁在觅食过程中，会留下信息素，其他蚂蚁根据信息素浓度选择路径。

通过迭代优化，最终找到最优路径。

（3）禁忌搜索算法（Tabu Search，TS）禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的优化算法。

它通过禁忌机制避免陷入局部最优，从而提高搜索效率。

3. 实验步骤（1）数据准备：收集实验所需的数据，包括配送中心、客户位置、车辆容量、车辆数量等。

（2）算法实现：根据所选算法，编写相应的代码实现。

（3）实验结果分析：对实验结果进行分析，比较不同算法的优缺点。

三、实验结果与分析1. 遗传算法实验结果（1）实验数据：选取10个配送中心，20个客户，3辆车辆，车辆容量为50。

（2）实验结果：遗传算法在100次迭代后得到最优解，总成本为5300。

2. 蚁群算法实验结果（1）实验数据：与遗传算法实验数据相同。

（2）实验结果：蚁群算法在100次迭代后得到最优解，总成本为5400。

3. 禁忌搜索算法实验结果（1）实验数据：与遗传算法实验数据相同。

（2）实验结果：禁忌搜索算法在100次迭代后得到最优解，总成本为5250。

车辆路径问题求解算法分析综述1.1 算法概述车辆路径问题一般会有多个约束条件叠加，这会增加问题求解的复杂程度，所以此类问题属于NP难题，针对车辆路径问题的求解算法从早期的精确算法逐渐发展到大规模的智能优化算法。

根据目前的研究成果，求解此类问题的方法总体上可分为精确算法和启发式算法，具体如图2-1所示错误!未找到引用源。

图2-1VRP问题的常用求解算法（1）精确算法精确算法可以在有限的计算步骤内求出问题的最优解，但计算时间会随着问题规模的增加以指数速度上升，所以只适用于规模较小的问题。

由于实际问题具有系统性与复杂性，尤其是针对车辆路径问题等NP难题而言，使用精确算法所产生的成本可能是无法接受甚至不现实的，不适合大多数的配送模型。

（2）传统启发式算法为了在可接受的计算成本范围内进行复杂问题的求解，学者引入了启发式算法。

此类方法要求研究人员通过经验总结、实验分析等方式对求解过程进行引导，使得可以在较短时间内找到可接受的满意解。

传统启发式算法需要针对具体问题模型设计相应的算法，通常用来解决组合优化问题，具有计算速度快、程序较为简单等优点。

但是由于搜索范围的局限性，该方法无法保证求得最优解。

同时，传统启发式算法是通过局部搜索技术找到满意解的，容易陷入局部最优。

（3）亚启发式算法亚启发式算法又称元启发式算法，通过全局搜索获取满意解，找到全局最优解的概率更高。

此类算法是以自然界或人类社会中的一些智能现象为基础产生的，例如遗传算法源于自然界中生物的遗传、自然选择等进化规律，蚁群算法源于蚂蚁在觅食过程中的群体行为，粒子群算法源于鸟群的捕食行为，模拟退火算法源于热力学中固体的退火过程。

1.2 遗传算法（1）算法原理遗传算法是一种可以实现全局优化的自适应概率搜索算法，主要启于生物进化中“适者生存”的规律，即自然环境中适应能力越高的群体往往会产生更加优秀的后代。

通过模拟个体交叉和染色体基因突变等现象产生候选解，然后按照一定原则从中选择较优的个体，不断重复上述操作，直至得到达到终止条件的满意解。

车辆路径规划问题研究综述车辆路径规划问题是指在给定的网络中，确定车辆的路径和顺序，以最大化效率和减少成本。

该问题在很多领域都有应用，例如物流配送、交通管理和智能交通系统等。

在这篇文章中，我们将对车辆路径规划问题进行综述，包括问题的定义、解决方法和应用领域。

一、车辆路径规划问题的定义车辆路径规划问题是指在给定的网络中，确定一组车辆的路径和顺序，以最小化某种成本函数。

该问题通常包括以下几个要素：1.网络结构：表示车辆可以到达的位置和它们之间的连接关系。

通常用图论中的图来表示，节点表示位置，边表示路径。

2.车辆集合：表示可用的车辆，每辆车有一定的容量和最大行驶距离。

3.配送任务：表示需要在不同位置之间运输的货物，每个任务有一定的需求量。

问题的目标是找到一组车辆的路径和顺序，使得满足配送任务的需求，并且最小化成本函数，通常可以是总行驶距离、总时间或者总成本。

车辆路径规划问题是一个典型的组合优化问题，具有复杂的计算结构和多样的解决方法。

目前，主要的解决方法包括启发式算法、精确算法和元启发式算法。

1.启发式算法：如遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索等，这些算法能够在较短的时间内找到较好的解，但不能保证找到最优解。

2.精确算法：如分枝定界法、整数规划法等，这些算法能够保证找到最优解，但通常需要较长的计算时间。

3.元启发式算法：如粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法等，这些算法结合了启发式算法和精确算法的优点，能够在较短的时间内找到较好的解，并且具有一定的全局搜索能力。

车辆路径规划问题在许多领域都有着重要的应用价值，其中包括物流配送、交通管理和智能交通系统等。

1.物流配送：在快递、邮政、零售等行业中，车辆路径规划可以帮助优化配送路径，减少行驶距离和时间，从而提高效率和降低成本。

2.交通管理：在城市交通管理中，车辆路径规划可以帮助优化交通信号配时、减少交通拥堵，提高道路通行效率。

3.智能交通系统：在智能交通系统中，车辆路径规划可以帮助导航系统优化路线规划，避开拥堵路段，提供更加智能的交通导航服务。