基于遗传算法的多车场多商品开放式VRPTW问题求解
本项目利用遗传算法求解多车场、多商品、开放式的带时间窗的车辆路径规划问题 (VRPTW)。该问题是在经典VRP问题基础上的扩展，具有更高的复杂度和实际应用价值。
主要特点:
- 多车场: 支持车辆从多个不同 depot 出发和返回。
- 多商品: 考虑车辆运输多种不同类型的商品，以及车辆的容量限制。
- 开放式: 车辆完成配送任务后无需返回 depot，更贴近实际物流场景。
- 时间窗: 每个客户点都有指定的时间窗口，车辆必须在时间窗口内完成服务。
项目文件:
*.m: MATLAB 源代码文件，包含遗传算法的实现以及问题数据的读取和结果的可视化等功能。*.mat: 问题数据文件，包含客户点的坐标、需求、时间窗等信息。
使用方法:
- 使用 MATLAB 打开项目文件夹。
- 运行主程序文件
*.m。 - 程序将输出最优路径以及相应的目标函数值。
适用对象:
- 物流配送、交通运输等领域的学者和研究人员
- 对遗传算法和车辆路径规划问题感兴趣的用户
文件大小：12.67KB
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