基于NSGA2算法的多目标车辆路径规划：最小化受灾点缺货量与需求点最晚送达时间

内容概要：本文探讨了在自然灾害背景下，利用NSGA2算法进行多目标车辆路径规划的问题。主要目标是在确保救援物资及时送达的前提下，最小化受灾点的缺货量和需求点的最晚送达时间。文中详细介绍了染色体编码方法，涉及行驶路径矩阵、受灾点接收货物量、车辆载货量及到达时间等多个变量。此外，还讨论了NSGA2算法的具体应用，包括等式和不等式约束的处理、锦标赛选择策略以及解集的综合评估。最终，通过MATLAB和Python环境下的Gurobi求解器实现了该模型。 适合人群：从事物流调度、应急响应系统设计的研究人员和技术人员，以及对多目标优化算法感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于灾害救援场景下，需要高效规划多辆救援车辆路径的情况。目标是提高救援效率，减少受灾点缺货量并缩短最晚送达时间。 其他说明：该研究不仅提供了理论模型，还给出了具体的实现工具和方法，有助于实际应用中的进一步优化和改进。