VRPTW问题遗传算法MATLAB评价函数代码示例 - 经纬度坐标和分钟时间窗 - 常规

VRPTW问题遗传算法MATLAB评价函数代码示例 - 经纬度坐标和分钟时间窗

本文提供了一个简单的遗传算法MATLAB评价函数代码示例，用于解决VRPTW问题，其中客户坐标为经纬度，时间窗以分钟为单位。该评价函数考虑了距离、时间窗限制和车辆容量限制，并计算了路径的适应度。

代码示例

function [fitness, route] = evaluate(individual, customers, depot, capacity)

% individual: 表示当前个体的一条路径，由一系列顾客节点组成
% customers: 顾客节点的经纬度和时间窗信息
% depot: 货车起点的经纬度信息
% capacity: 货车的容量限制

% 将individual中的顾客节点按照时间顺序排序
route = sort(individual);

% 将路径中的第一个节点设置为货车起点，最后一个节点设置为货车终点
route = [depot, route, depot];

% 计算路径中每个节点到下一个节点的距离和到达时间
distance = zeros(length(route)-1, 1);
arrival_time = zeros(length(route), 1);
current_time = 0;
current_load = 0;

for i = 1:length(route)-1
    from = route(i);
    to = route(i+1);
    distance(i) = pdist([customers(from,1:2); customers(to,1:2)], 'euclidean');
    travel_time = distance(i) / 50; % 假设货车的速度为50km/h
    service_time = customers(to,3) - customers(to,2); % 计算顾客节点的服务时间
    current_time = max(current_time + travel_time, customers(to,2)); % 计算到达时间
    arrival_time(i+1) = current_time + service_time; % 计算离开时间
    current_load = current_load + customers(to,4); % 更新当前载重量
    if current_load > capacity % 判断是否超过了货车容量限制
        fitness = inf;
        return;
    end
end

% 计算路径的总距离和总时间
total_distance = sum(distance);
total_time = arrival_time(end) - customers(depot,2);

% 计算路径的惩罚项，即超出时间窗的时间和未服务的顾客数量
penalty = 0;
unserved = 0;

for i = 2:length(route)-1
    if arrival_time(i) > customers(route(i),3) % 判断是否超出时间窗
        penalty = penalty + (arrival_time(i) - customers(route(i),3));
    end
    if arrival_time(i) < customers(route(i),2) % 判断是否在时间窗之前到达
        penalty = penalty + (customers(route(i),2) - arrival_time(i));
    end
    if current_load < customers(route(i),4) % 判断是否能够服务该顾客
        unserved = unserved + 1;
    end
end

% 计算路径的适应度，包括总距离、总时间、惩罚项和未服务的顾客数量
fitness = total_distance + 100 * total_time + 1000 * penalty + 10000 * unserved;

end

函数解释

输入参数：
- individual: 当前个体的一条路径，由一系列顾客节点组成。
- customers: 顾客节点的经纬度和时间窗信息，格式为 [经度, 纬度, 最早到达时间, 最晚到达时间, 需求量]。
- depot: 货车起点的经纬度信息。
- capacity: 货车的容量限制。
排序和路径构建：
- 首先将 individual 中的顾客节点按照时间顺序排序，以满足时间窗限制。
- 将路径中的第一个节点设置为货车起点，最后一个节点设置为货车终点，形成完整的路径。
距离和时间计算：
- 使用 pdist 函数计算路径中每个节点到下一个节点的距离（欧氏距离）。
- 根据货车速度计算行驶时间。
- 计算每个节点的到达时间和离开时间，并更新当前载重量。
- 如果当前载重量超过了货车容量限制，则路径不合法，返回 fitness = inf。
惩罚项计算：
- 计算超出时间窗的时间和未服务的顾客数量。
- 超出时间窗的时间会增加惩罚项，未服务的顾客数量也会增加惩罚项。
适应度计算：
- 将总距离、总时间、惩罚项和未服务的顾客数量组合在一起计算路径的适应度。

总结

该评价函数为解决VRPTW问题提供了一个简单的基础，用户可以根据实际需求进行调整和扩展。例如，可以考虑添加其他因素，如燃油消耗、路线复杂度等，来更全面地评估路径的适应度。