遗传算法求解VRPTW问题

用遗传算法求解VRPTW问题时，matlab代码运行不了，一直报这个错误。

img

img

引用chatGPT作答，根据您提供的错误信息，我们可以知道错误出现在 main 函数的第30行，具体是在调用 init 函数时出现了问题。

这种情况可能是由于 init 函数未正确定义或输入参数有误导致的。您需要检查 init 函数是否正确定义，并确保输入参数的类型、顺序和数量与函数定义相匹配。

另外，也可以考虑添加一些调试代码，以便在程序运行时输出一些调试信息，有助于定位问题。您可以在 main 函数中插入一些打印语句，例如：

disp('调用 init 函数前');
disp(cnsnum);
disp(a);
disp(demands);
disp(cap);

init_vc = init(cnsnum,a,demands,cap);

disp('调用 init 函数后');
disp(init_vc);

这样可以在运行程序时输出一些变量值，帮助您更好地理解程序的执行过程。

最后，也可以考虑搜索一些相关的错误信息或资料，查看是否有类似的问题及其解决方法。

  • 这篇文章讲的很详细，请看：【路径规划】基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）matlab代码
  • 除此之外, 这篇博客: 【路径规划】基于遗传算法求解多中心带时间窗车辆路径规划问题（VRPTW）matlab代码中的 1 简介 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 在分析时间窗的惩罚函数基础上,建立了带有时间窗的多配送中心车辆调度模型,针对模型设计了两阶段求解算法,先通过扫描算法把客户化分到不同的配送中心负责配送,然后采用遗传算法求解带有时间窗的多配送中心的车辆调度模型,最后,结合算例仿真计算验证了算法的有效性.

    现有的区域内多配送中心配送多采用分区域独立配送模式．多个配送中心虽同属于一家企业，但一般情况下，企业会根据行政区划为每个配送中心划分一个业务范围，各配送中心间相对独立．在分区域独立配送模式下，一个客户会固定从属于某一特定配送中心，而不会根据客户的地理分布和需求特性进行调整，易导致各配送中心间任务分配不均．从理论研究 的 角 度 来 看，此 类 求 解 ＭＤＶＲＰ 的 方 法 是“先分组后路径”，即分区域规划思想，将各配送中心割裂开来．分区的结果会直接影响区内路径的规划结果，不合理的分区算法常常会导致较差的路径规划．为避免此 类 问 题 的 出 现，本 文 采 用 整 体 配 送 模式，引入一个与所有的实际配送中心相连且距离为０的虚拟配送中心，所有车辆均从该虚拟配送中 心出发，经过实际配送中心对客户进行服务，然后再经实际配送中心返回该虚拟配送中心。