Matlab 车辆配送路径规划问题 四大算法解决旅行商问题(TSP) CVRP CDVRP VRPTW tsp:旅行商问题，寻找最短闭合路径 cvrp:带容量约束的车辆路径规划 dvrp:带距离约束的车辆路径规划 cdvrp:带距离+容量约束的车辆路径规划 vrptw：带距离+容量+时间窗约束的车辆路径规划 源码+详细注释 坐标需求量载重量等数据可以更改
TSP（旅行商问题）就像外卖小哥送完所有单子必须回店里的最短路线，但现实哪有这么简单？看这段遗传算法核心代码：
% 种群初始化 popSize = 50; numCities = 20; population = zeros(popSize, numCities); for i=1:popSize population(i,:) = randperm(numCities); end % 适应度计算（总距离倒数） function dist = calcDistance(route) total = 0; for i=1:length(route)-1 total = total + norm(cities(route(i),:)-cities(route(i+1),:)); end dist = 1/total; % 距离越小适应度越高 end这里有个坑要注意：必须包含回到起点的闭合路径，很多新手会在计算距离时漏掉最后一段返程。
CVRP（带容量约束）就现实多了——每辆车都有载重上限。比如快递车装到5吨就必须回站点卸货。关键约束检测代码：
current_load = 0; route = []; for i=1:length(path) if current_load + demands(path(i)) > capacity route = [route, 0]; % 插入返回仓库节点 current_load = 0; end route = [route, path(i)]; current_load = current_load + demands(path(i)); end这个分段逻辑直接影响车辆使用数量。实测发现当需求点分布不均匀时，用节约算法（Clarke-Wright）比遗传算法更容易得到可行解。
最近遇到个棘手项目要同时处理CDVRP（容量+距离双重约束），这时候目标函数就得玩平衡术：
% 惩罚函数设计 if total_distance > max_distance || any(vehicle_loads > capacity) penalty = 1e6; % 惩罚系数要足够大 else penalty = 0; end fitness = 1/(total_distance + penalty);这里有个骚操作：可以动态调整惩罚系数，前期允许不可行解探索，后期加大惩罚力度引导收敛。
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说到VRPTW（时间窗约束），给兄弟们看个时间校验的魔鬼细节：
current_time = 0; for i=1:length(route) % 到达时间计算 arrival_time = current_time + travel_time(prev_node, route(i)); if arrival_time < time_windows(route(i),1) % 早到要等待 current_time = time_windows(route(i),1); elseif arrival_time > time_windows(route(i),2) % 晚到直接GG feasible = false; break; end current_time = current_time + service_time(route(i)); prev_node = route(i); end曾经在这栽过跟头——没考虑卸货时间service_time，结果所有路线都超时。建议用动态规划预处理时间轴，比在遗传算法里硬算效率高3倍不止。
代码文件里我放了可调参数块，改数据就像吃薯片一样简单：
% ====== 参数修改区 ====== depot = [35, 35]; % 仓库坐标 customers = [ 20, 45, 1.2; 55, 30, 0.8; % 最后一位是需求量 42, 40, 2.1 ]; vehicle_capacity = 3; % 单车载重 max_driving_distance = 150; % 最大行驶距离 time_windows = [ 9, 12; % 客户1时间窗 14, 17; % 客户2 10, 15 % 客户3 ]; % ======================实测把车辆容量从3改成2.5，算法会自动从2辆车增加到3辆，这种约束传导特别适合用来做成本测算。
最后给个灵魂建议：别死磕单一算法！遇到复杂场景时，先拿模拟退火快速出方案，再用禁忌搜索局部优化，比纯遗传算法快得多。下次咱再唠怎么用并行计算加速大规模VRP求解，那才是真·性能屠夫的操作。
