基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数

1.程序功能描述
基于禁忌搜索算法的VRP问题求解matlab仿真,带GUI界面,可设置参数。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

while COUNT<=Itertions   ֲ    
      L = zeros(Ant_Num,1);  
      for i=1:Ant_Num  
          Infor_Tabu_tmps = Infor_Tabu(i,:);  
          R  = Infor_Tabu_tmps(Infor_Tabu_tmps>0); 
          for j=1:(length(R)-1) 
              L(i) = L(i) + D(R(j),R(j+1));  
          end
      end
      Best_Length(COUNT) = min(L);  
      pos                = find(L==Best_Length(COUNT));  
      Best_Road(COUNT,1:length(Infor_Tabu(pos(1),:)))=Infor_Tabu(pos(1),:); 
      %   Ž   и    
      select             = find(Best_Road(COUNT,:)==1); 
      FF                 = []; 
      FF2                 = 0; 
      for I1 = 1:(length(select)-1) 
          Best_Road2    = Best_Road(COUNT,select(I1):select(I1+1)); 
          Best_Road_len = length(Best_Road2); 
          T             = zeros((length(select)-1),1); 
          for I4=1:(Best_Road_len-1) 
              T(I1) = T(I1) + D(Best_Road2(I4),Best_Road2(I4+1)); 
          end 
          for I2 = 2:(Best_Road_len-1) 
              for I3=(I2+1):(Best_Road_len-1) 
                  Best_Road3     = Best_Road2; 
                  Best_Road31    = Best_Road3(I2); 
                  Best_Road32    = Best_Road3(I3); 
                  Best_Road3(I2) = Best_Road32; 
                  Best_Road3(I3) = Best_Road31; 
                  TT             = zeros(1); 
                  for I4=1:(Best_Road_len-1) 
                      TT = TT + D(Best_Road3(I4),Best_Road3(I4+1)); 
                  end 
                  if TT<T(I1) 
                     T(I1)      = TT; 
                     Best_Road2 = Best_Road3; 
                  end
              end
          end
          if I1 >= 2 
             Best_Road2=Best_Road2(2:Best_Road_len); 
          end 
          FF  = [FF,Best_Road2]; 
          FF2 = FF2+T(I1); 
      end 
      Best_Length(COUNT) = FF2; 
      Best_Road(COUNT,1:length(FF)) = FF; 
      FF                 = []; 
      FF2                = 0; 
      Avg_Length(COUNT)  = mean(L);  
      COUNT              = COUNT+1; 
      %      Ϣ   
      Delta_Infor        = zeros(PNUM,PNUM);  
      for i=1:Ant_Num  
          Infor_Tabu_tmps = Infor_Tabu(i,:);  
          R               = Infor_Tabu_tmps(Infor_Tabu_tmps>0); 
          for j=1:(length(R)-1)  
              Delta_Infor(R(j),R(j+1))=Delta_Infor(R(j),R(j+1))+Q/L(i);  
          end
      end
      Infor_cube = (1-Rho).*Infor_cube+Delta_Infor; 
      %   ɱ       
      Infor_Tabu = zeros(Ant_Num,PNUM);  
      Carrier    = 0; 
end 
 
Pos         = find(Best_Length==min(Best_Length));  
best_route  = Best_Road(Pos(1),:); 
best_length = Best_Length(Pos(1)); 
best_route  = best_route(best_route>0); 
 
best_route 
best_length 
 
axes(handles.axes1); 
plot([Position(best_route,1)],[Position(best_route,2)],'ro'); 
axis square;
 
axes(handles.axes2);
plot([Position(best_route,1)],[Position(best_route,2)],'rs'); 
hold on
plot([Position(best_route,1)],[Position(best_route,2)],'b-'); 
axis square;
 
axes(handles.axes3);
plot(Best_Length,'b-o');  
hold on  
plot(Avg_Length,'r-o');  
grid on;
legend('  ̾   ','ƽ      ');
 
 
% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
clc;
clear;
close all;
06_012m

4.本算法原理
4.1车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）概述
         车辆路径问题是一个典型的组合优化问题，其目标是在满足一系列约束条件下，为一组客户分配服务车辆，并确定每辆车的行驶路线，使得所有客户的配送需求得到满足的同时，总行驶距离或成本最小。数学表达式可以表示为：

其中，

m 是车辆数量；
n 是客户节点的数量；
cij​ 表示从客户节点 i 到客户节点 j 的行驶距离或成本；
xij​ 是二进制变量，如果 xij​=1，则表明在解决方案中，车辆从节点 i 直接行驶到节点 j。
同时需要满足以下约束条件：

每个客户节点仅被访问一次（除了起点和终点可能相同）；
所有车辆必须返回出发点；
每辆车的最大载货量限制；
每辆车的最大行驶距离或时间限制等。
4.2 禁忌搜索算法（Tabu Search, TS）原理
       禁忌搜索是一种启发式全局优化算法，通过不断迭代改进当前解，并利用记忆机制避免陷入局部最优解。对于VRP问题，TS的基本步骤如下：

初始化：生成一个初始解（即一个可行的车辆路线集合）。
定义邻域结构：定义如何改变当前解以生成新的候选解，通常包括交换、插入、删除、反转等操作。
设置禁忌列表（Tabu List）：记录最近若干步内被改变过的元素及其变化方式，在一定步数内禁止再次进行同样的改变。
迭代过程：
生成当前解的一个或多个邻居解。
对每个邻居解进行评估，检查是否违反任何硬约束（如容量限制），若不违反，则计算其目标函数值。
若邻居解优于当前解且不在禁忌列表中，则接受该邻居解作为新的当前解，并将其变化信息加入禁忌列表。
更新最佳解记录，当发现更好的解时保存。
继续迭代直到达到预设的终止条件（如迭代次数、改进幅度阈值等）。