?作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進，matlab項目合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點擊??

智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

在現(xiàn)代物流領(lǐng)域，車輛路徑規(guī)劃是一個重要的問題。它涉及到如何有效地分配車輛并規(guī)劃它們的路徑，以滿足客戶需求，并最大程度地降低成本。然而，車輛路徑規(guī)劃問題并不簡單，尤其是在考慮到時間窗口的情況下。

時間窗口是指客戶對車輛到達時間的限制。例如，某些客戶只能在特定的時間段內(nèi)接受貨物交付。因此，為了滿足客戶需求，車輛路徑規(guī)劃問題必須考慮到時間窗口約束。

為了解決這個問題，遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）被廣泛應(yīng)用。遺傳算法是一種模擬自然進化過程的優(yōu)化算法，它通過模擬生物的遺傳和進化過程來搜索最優(yōu)解。

在GA-VRPTW中，我們首先需要定義問題的適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)用于評估每個個體（車輛路徑規(guī)劃方案）的優(yōu)劣程度。在車輛路徑規(guī)劃問題中，適應(yīng)度函數(shù)通常包括兩個方面的考慮：路程和時間。

對于路程方面，我們可以使用總路程的長度來評估一個路徑規(guī)劃方案的優(yōu)劣。較短的總路程意味著更高的效率和更低的成本。

對于時間方面，我們需要考慮每個客戶的時間窗口約束。如果一個車輛到達某個客戶的時間超出了其時間窗口的范圍，那么這個路徑規(guī)劃方案就是無效的。因此，我們需要將時間窗口約束納入適應(yīng)度函數(shù)的計算中。

在遺傳算法的迭代過程中，我們使用選擇、交叉和變異等操作來生成新的個體。選擇操作通過評估個體的適應(yīng)度來決定哪些個體將被選擇為下一代的父代。交叉操作通過交換父代個體的基因來生成新的個體。變異操作通過隨機改變個體的基因來引入新的變化。

通過不斷迭代和優(yōu)化，遺傳算法能夠找到一個較優(yōu)的車輛路徑規(guī)劃方案。這個方案能夠滿足客戶需求，同時最大程度地降低成本和提高效率。

然而，雖然遺傳算法在解決VRPTW問題上表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢，但它也存在一些局限性。例如，遺傳算法可能陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致無法找到全局最優(yōu)解。此外，遺傳算法的計算復(fù)雜度較高，需要大量的計算資源和時間。

為了克服這些問題，研究人員不斷提出改進的遺傳算法和其他優(yōu)化算法。例如，可以使用多目標遺傳算法來解決多目標車輛路徑規(guī)劃問題。此外，還可以將遺傳算法與其他啟發(fā)式算法相結(jié)合，以提高求解效率。

總的來說，基于遺傳算法的車輛路徑規(guī)劃問題求解（GA-VRPTW）是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。它涉及到在滿足客戶需求的同時，最大程度地降低成本和提高效率。通過不斷改進遺傳算法和其他優(yōu)化算法，我們可以更好地解決這個問題，并為物流行業(yè)帶來更大的效益。

?? 部分代碼

%% 刪除種群中重復(fù)個體，并補齊刪除的個體% 輸入Chrom：種群% 輸出dChrom：處理掉重復(fù)個體的種群function dChrom=deal_Repeat(Chrom)N=size(Chrom,1); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%種群數(shù)目len=size(Chrom,2); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%染色體長度dChrom=unique(Chrom,'rows'); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%刪除重復(fù)數(shù)組對Nd=size(dChrom,1); ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?%剩余個體數(shù)目newChrom=zeros(N-Nd,len);for i=1:N-Nd ? ?newChrom(i,:)=randperm(len);enddChrom=[dChrom;newChrom];end

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1] 張露.基于改進遺傳算法求解帶時間窗車輛路徑規(guī)劃問題[J].中國物流與采購, 2020(14):4.

[2] 王毅.物流配送系統(tǒng)車輛路徑規(guī)劃問題研究[D].華南理工大學(xué),2009.DOI:10.7666/d.Y1593615.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼和數(shù)據(jù)獲取及論文數(shù)模仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合