まとめ：
シミュレーテッド アニーリング (SA) は、最適化問題を解決するために使用されるヒューリスティック検索アルゴリズムであり、組み合わせ最適化問題の解決に広く使用されています。中でも、配車経路問題 (VRP) は、物流とサプライ チェーンにおける中心的な問題であり、総輸送コストを最小限に抑えるために、複数の顧客に車両を効果的に割り当ててスケジュールする方法が関係します。この記事では、MATLAB を使用して VRP 問題を解決するシミュレーテッド アニーリング アルゴリズムを実装する方法を検討し、読者の参考として完全なコード例を提供します。
1. 背景の紹介:
1.1 シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムの概要
シミュレーテッド アニーリング アルゴリズムは、固体物理学のアニーリング プロセスからインスピレーションを得ています。物理学では、物体は高温に加熱され、その後ゆっくりと冷却されます。温度が低下すると、物体の内部エネルギーは徐々に減少し、最終的には最小エネルギー状態に達します。シミュレーテッド アニーリング アルゴリズムはこの原理を利用し、アニーリング プロセスをシミュレートすることによって関数のグローバル最小値を見つけます。
1.2 配車ルート問題の概要
配車ルート問題は古典的な組み合わせ最適化問題であり、すべての顧客の要求を満たす最小コストの配車スケジュール スキームを見つけることを目的としています。具体的には、中央倉庫と複数の顧客サイトがあり、各顧客に需要がある場合、目標は、総移動距離または時間を最小限に抑えるために、どの車両がどの顧客をどの順序で訪問するかを決定することです。
2. シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムの基本ステップ:
2.1 初期化
まず、初期溶液と初期温度を定義する必要があります。さらに、温度の低下速度と各温度での反復回数を設定する必要があります。
% 初始化参数
ini