模拟退火算法vrptw规划的图表
时间: 2025-05-11 16:41:50 AIGC 浏览: 24
### 关于使用模拟退火算法解决带时间窗的车辆路径问题 (VRPTW)
#### 模拟退火算法简介
模拟退火是一种基于蒙特卡洛迭代求解策略的概率型技术,用于在一个大的搜寻空间内找到最优解。这种方法特别适用于组合优化问题,在处理复杂约束条件下的路径规划方面表现出色。
对于带时间窗口的车辆路径问题(VRPTW),模拟退火算法能够有效地探索不同的路线配置方案,并通过逐步降低温度参数来逼近全局最优解。此过程中的关键在于设计合理的邻域结构以及接受准则函数,从而确保算法既能充分搜索可行区域又不会陷入局部极值点。
#### 实验设置与评估指标
为了全面评价模拟退火算法在VRPTW上的表现,通常会采用一系列定量化的性能度量标准:
- **总行驶距离**:所有配送车辆完成任务所需的累计行程长度;
- **最大等待时间**:客户处最长的服务延迟时长;
- **未服务订单数**:未能按时送达的目标数量;
- **计算耗时**:解决问题所花费的时间成本;
这些指标不仅反映了实际运营效率,也体现了模型鲁棒性和适应能力。
#### 结果可视化示例
以下是几个常见的图表形式及其含义说明:
##### 总行驶距离变化趋势图
展示了随着迭代次数增加,由初始随机解逐渐收敛至较优解的过程。
```matlab
plot(iteration, total_distance);
xlabel('Iteration');
ylabel('Total Distance');
title('Convergence of Total Travel Distance over Iterations');
grid on;
```
##### 客户访问顺序甘特图
直观呈现各辆车的具体行车轨迹及时刻安排情况。
```matlab
ganttt_chart(vehicle_routes, time_windows);
% 假设存在一个自定义绘制甘特图的方法 ganttt_chart()
```
##### 不同方法比较柱状图
对比多种启发式算法(如遗传算法、蚁群算法等)在同一测试集上取得的结果差异。
```matlab
bar([sa_result, ga_result, acs_result]);
xticklabels({'Simulated Annealing', 'Genetic Algorithm', 'Ant Colony System'});
ylabel('Performance Metric Value');
title('Comparison Among Various Heuristic Algorithms');
legend('Total Distance', 'Max Waiting Time', 'Unserviced Orders');
```
##### 时间窗满足率折线图
统计一定范围内不同时间节点下成功履约的比例波动状况。
```matlab
line(time_points, satisfaction_rate);
xlabel('Time Point');
ylabel('Service Satisfaction Rate (%)');
title('Temporal Distribution of Service Fulfillment Ratio');
```
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