基于遗传算法的VRPTW车辆路径优化：MATLAB源码实现与配送线路改进

简介：
本研究采用遗传算法解决带有时间窗口的车辆路线问题（VRPTW），通过MATLAB编程实现了高效的车辆路径优化，并对实际配送线路进行了显著改善。 基于遗传算法的VRPTW车辆路径规划：MATLAB源代码实现及配送路线优化 内容概述： 本段落探讨了如何利用遗传算法解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW），并应用于工业园区内自主导航AGV快递配送车的路径规划以及确定最优投入的小车数量。通过读取包含客户坐标位置、服务时间段和服务时长信息的txt文档，程序能够计算出所需的AGV小车数目，并为每辆车制定高效的配送路线。 优化目标包括： - 满足所有客户的特定时间窗口要求 - 减少总的行驶距离 - 降低所需投入的AGV数量 测试情况： 已对三个不同的数据样本进行了验证，其中包括一个标准txt文件导入的数据集以及在该基础上增加了随机坐标偏移变化的情况。 解决方案特点： 采用遗传算法求解VRPTW问题，并提供了完整的MATLAB程序源代码。此方法不仅能够优化配送路径以满足客户需求和效率目标，同时还能有效减少AGV的使用量，在资源利用方面达到最优状态。