[数据结构与算法] 【路径规划】基于遗传算法求解同时取送货车辆路径问题matlab代码

开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库人工智能区块链大数据移动开发嵌入式开发工具数据结构与算法开发测试游戏开发网络协议系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑笔记本显卡显示器固态硬盘硬盘耳机手机 iphone vivo oppo 小米华为单反装机图拉丁

-> 数据结构与算法 -> 【路径规划】基于遗传算法求解同时取送货车辆路径问题matlab代码 -> 正文阅读

[数据结构与算法]【路径规划】基于遗传算法求解同时取送货车辆路径问题matlab代码

?1 简介

经济快速发展背景下,物流配送活动成为大众生活中的关键部分.值得注意的是,由现代物流配送作业中看,强调多目标的实现,包括配送作业效率,客户满意度等,这就要求在配送线路上合理规划,并改进运输方式,这样在保证配送科学化的基础上,使配送效益提高.本次研究将对车辆路径优化问题做简单介绍,提出同时取送货车辆路径问题优化中的遗传算法应用,在此基础上做实证与仿真分析.

2 部分代码

%主函数
%基于遗传算法求解同时取送货的车辆路径问题

tic;
clc;
clear?all
close?all;
global?CARLOAD;
global?Popsize?Num;
global?Delivery?Pickup?Dis_MATRIX;
global?Pc?Pm;
global?genmax;
Pc=0.85;?%交叉概率
Pm=0.01;?%变异概率
CARLOAD=100;?%车辆最大载重
Popsize=100;?%种群规模
Num=100;?%调配点个数
genmax=200;?%最大迭代代数
data=xlsread('data.xlsx');
data=data(1:Num+1,:);
%计算各节点间的直线距离
Dis_MATRIX=ones(Num+1);
for?i=1:Num+1
? ?for?j=1:Num+1
? ? ? ?Dis_MATRIX(i,j)=sqrt((data(i,2)-data(j,2))^2+(data(i,3)-data(j,3))^2);
? ?end
end
vertexs=data(:,2:3);
Delivery=data(2:end,4);
Pickup=data(2:end,5);
chrom=[];
for?i=1:Popsize
? ?chrom(i,:)=randperm(Num);?%初始化种群
end
counter=1;
while?counter<=genmax

y=bestfit;
%找出最优的适应值、个体
[maxbestfit,maxindex]=max(bestfit);%取最优适应值的位置、最优适应值
maxindex=maxindex(1);
maxbestpop=bestpop(maxindex,:);%取最优个体
[R,Rlength,carNum]=OUTPUT(maxbestpop);?%最优路径
%迭代图
figure
x=1:1:genmax;
plot(x,y);
title('优化过程');
xlabel('迭代次数');
ylabel('最优适应值');
disp(['最优路径为：',num2str(R)]);
disp(['最短长度为：',num2str(Rlength)]);
disp(['车辆数为：',num2str(carNum)]);
%% 打印全局最优解路线图
j=1;
R=R;
RR=[];
for?i=2:length(R)
? ?
? ?if?R(i)==0
? ? ? ?VC{j}=RR;
? ? ? ?j=j+1;
? ? ? ?RR=[];
% ? ? ? ? RR=[RR R(i)];
? ?else
? ? ? ?
? ? ? ?RR=[RR?R(i)];
? ? ? ?
? ?end
end

draw_Best(VC,vertexs);

toc;