物流车辆路径算法优化与设计

物流场景的配送路线优化，真的是老生常谈但又重要的一块。车辆路径问题（VRP）的优化，直接关系到运力安排和成本控制，尤其当你面对一堆装货点和卸货点时，怎么走最划算、最省时间，这就是关键。

文章里讲得挺系统的，从经典 VRP 讲到带时间窗、动态调度、能力限制等，配合不同的约束条件，目标优化做得比较细。嗯，有点意思的是它还对标准的遗传算法做了改进，用自然数编码方式，构造更合理的染色体结构，还加了类 PMX 交叉，挺实用的思路。

整个算法用MATLAB实现，对喜欢搞数学建模和实际仿真的同学，参考价值蛮高。而且作者还给出了两套数学建模方案：一个是用回路表示的，一个是基于运输成本的，这点做得挺细致。如果你也碰到有时间窗的配送需求，不妨看看他怎么设计的。

想快速了解更多相关算法，可以顺手看看这几篇：启发式算法研究、双层路径问题混合算法、还有Voronoi 图在 VRP 中的应用。都是还不错的参考材料。

如果你经常在做运输类的调度系统，又想提升算法效率，建议你把遗传算法这块好好研究下，是带时间窗的 VRP，优化空间其实还挺大的。