带时间窗的车辆路径规划问题的粒子群算法matlab代码

代码利用粒子群算法对带时间窗的车辆路径规划问题进行了求解，代码进行了详细的注释，易于理解和进行修改，内置了一组数据，为可执行的代码。

%%----评估粒子---%%
%是否为可行解--判断依据：各车辆是否超重超重
%根据目标函数计算目标值，找出粒子群的gbest和各粒子的pbest
%ijkctj1j2
function [gbestXv gbestXr fav]=eval（XvXryPEPLCTSTgvnnmspeedDSw）
fav=zeros（n1）;   %%%
bm=linspace（1nn）; 
ET=CT（:1）;
LT=CT（:2）;
g;
t1=0;
for i=1:n
    Xvi=Xv（i:）;  %获取任务对应车辆编号的粒子行
    Xri=Xr（i:）;   %获取车辆对应任务顺序行
    st=zeros（vn+1m）;
    st（1:）=linspace（1mm）;
    t=0;
    bmzys=zeros（1）;
    sg=zeros（1vn）; %存储没辆车的货物
    ST1=zeros（1vn）;%存储每辆车的时间惩罚
    juli=zeros（1vn）;
    %对每个粒子的Xv和Xr进行解码
    for j=1:vn
        colv=find（Xvi==j）;
        for k=1:length（colv）
            st（j+1colv（k））=Xri（colv（k））; %获取每一辆车的Xr值
        end
        st0=st（1:）‘;
        stj=st（j+1:）‘;
        sst=[st0 stj];
        pxst=sortrows（sst2）;  %%进行排序获取每辆车接送任务的顺序
        for c=1:m
            if pxst（c2）~=0
                t=t+1;
                cxh（t）=pxst（c1）;  %获取每辆车的进行各项任务的编号
            end
        end
        for j1=1:t
            sg（j）=sg（j）+g（cxh（j1））;   %%每辆车所载货物
            if j1~=t
                juli（j）=juli（j）+DS（1cxh（1））+DS（cxh（j1）cxh（j1+1））;  %每辆车途经距离
            else
                juli（j）=juli（j）+DS（cxh（t）1）;  %每辆车途经距离
            end
            if t~=1
                if j1~=t
                cxh（j1+1）;
                cxh（j1）;
                  ST0=DS（1cxh（1））/speed+ST（cxh（1））+PE*max（ET（cxh（1））-ST（1）0）+PL*max（LT（cxh（1））-ST（1）0）;  %每辆车途经第一个节点时的时间（不包括时间惩罚）
                  ST1（j）=ST0+ST1（j）+DS（cxh（j1）cxh（j1+1））/speed+PE*max（ET（cxh（j1+1））-ST1（j）0）+PL*max（LT（cxh（j1+1））-ST1（j）0）+ST（cxh（j1））;
                else
                    ST1（j）=ST1（j）+DS（cxh（t）1）/speed;
                end
            else
                ST0=DS（1cxh（1））/speed+ST（cxh（1））+PE*max（ET（cxh（1））-ST（1）0）+PL*max（LT（cxh（1））-ST（1）0）;
                ST1（j）=ST0;
            end
        end
        if sum（sg）>w  %%约束条件判断
            t1=t1+1;
           bmzys（t1）=j;
        end
    end
    %%%目标函数计算
    fav（i）=y*sum（juli）+sum（ST1）;
end
bmzyscl=find（bmzys~=0）;  %%读取不满足约束的粒子
for j3=1:length（bmzyscl）
    bm（bmzys（bmzyscl（j3）））=0;
    fav（bmzys（bmzyscl（j3）））=inf;
end
bm1=bm（bm~=0）;
for j4=1:length（bmzyscl）
    lh=length（bm1）;
    lh1=round（rand*（lh-2）+1）;
    Xv（j4:）=Xv（lh1:）;
end
gbestj=find（fav==min（fav））;
gbestXr=Xr（gbestj:）;
gbestXv=Xv（gbestj:）;



    

        
        
    
        
        
        

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        217  2018-12-21 20:56  待时间窗车辆路径规划模型求解matlab代码\CT.mat

     文件        605  2018-12-21 21:09  待时间窗车辆路径规划模型求解matlab代码\DS.mat

     文件       2630  2018-12-22 17:21  待时间窗车辆路径规划模型求解matlab代码\eval.m

     文件        193  2018-12-21 20:52  待时间窗车辆路径规划模型求解matlab代码\g.mat

     文件       4326  2018-12-22 17:20  待时间窗车辆路径规划模型求解matlab代码\main.m

     文件        198  2018-12-21 20:54  待时间窗车辆路径规划模型求解matlab代码\ST.mat

     目录          0  2019-01-01 13:43  待时间窗车辆路径规划模型求解matlab代码

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