基于混合K-Means与蚁群算法的CVRP解决方案（含Matlab代码）

简介：
本研究提出了一种结合混合K-Means和蚁群算法解决CVRP问题的方法，并提供了相应的Matlab实现代码。 算法设计步骤分为两个阶段： **阶段1：改进K-Means聚类** 步骤 1：根据需求量总和与车辆载重的比值确定聚类数量。 步骤2：随机选择一些需求点坐标作为各聚类中心的初始值，并设置每个簇的最大容量为车辆载重量。 步骤3：按照需求量从大到小排序所有需求点，然后依次分配这些需求点至相应的簇中。具体流程如下： - 计算当前未分配的需求点与各个已有的簇的距离； - 将该需求点加入距离最近的且剩余容量满足条件的一个簇；如果加入后不满足条件，则检查次优选择（即第二近的集群）是否可以容纳，重复此过程直到找到合适的归宿。 步骤4：在完成所有需求点的分配之后，重新计算每个聚类中心的位置并更新其坐标值。 步骤5：比较新旧聚类中心之间的距离变化。如果两者之间差距大于设定阈值，则返回到步骤2进行新一轮迭代；否则保存当前结果，并结束改进K-Means算法过程。 **阶段2：配送路径规划** 在经过第一阶段的处理后，每个簇内的需求点总量都不超过车辆载重量限制，因此可以为每一个聚类分配一辆车来单独完成配送任务。通过这种方式将复杂的CVRP问题简化成了多个MTSP子问题。接下来使用蚁群算法（或者其他经典启发式方法）对各个独立的聚类进行路径优化处理以提高效率和准确性。