# VRP-Problem-Genetic-Algorithm

**Repository Path**: HA_N-YE/vrp-problem-genetic-algorithm

## Basic Information

- **Project Name**: VRP-Problem-Genetic-Algorithm
- **Description**: 遗传算法求解VRP路径规划问题
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2024-09-11
- **Last Updated**: 2024-11-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 遗传算法求解VRP问题

## VRP问题
VRP问题（车辆路径问题）是一类经典的组合优化问题，其目的是在一定约束条件下（如车辆容量限制、路径长度限制等），为一组车辆分配配送任务，使得配送成本最小化。VRP问题广泛应用于物流、运输等领域。

## 遗传算法
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传过程的全局搜索算法，适用于解决复杂的组合优化问题。遗传算法通过选择、交叉、变异等操作来不断迭代种群，以寻找全局最优解。对于VRP问题，遗传算法能够在复杂的解空间中进行高效的搜索，找到较优的车辆路径分配方案。

## 代码说明

| 文件名     | 说明                                                     |
| ---------- | -------------------------------------------------------- |
| `main.m`   | 主函数，加载数据并调用`export`进行运行                   |
| `export.m` | 根据参数调用`Vrp.solve`方法，得出结果并进行数据展示      |
| `VRP.m`    | VRP类，确定种群大小、迭代次数等                          |
| `Chrom.m`  | 个体类，每个个体都是一个基因序列，基因序列代表一个可行解 |
| 其他类     | 定义快速邻居类、工具类等                                 |

基因举例：

>[1，4，3，0，2，6，0，9，8]
>
>快递员1：从公司出发，去 1，4，3 号点进行派送，最后回到公司  
>快递员2：从公司出发，去 2，6 号点进行派送，最后回到公司  
>快递员3：从公司出发，去 9，8 号点进行派送，最后回到公司  



通过遗传算法与VRP问题的结合，我们可以高效地为实际的物流和运输任务找到优化的车辆路径分配方案。