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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)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

在物流和運輸領(lǐng)域中，多中心車輛路徑規(guī)劃問題（MDVRP）是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。它涉及到將多個中心的貨物分配給一組車輛，并確定每個車輛的最佳路徑，以最小化總體成本或最大化效率。解決MDVRP問題對于提高物流運輸?shù)男屎徒档统杀痉浅Ｖ匾?。在本文中，我們將介紹一種基于禁忌搜索算法的方法來解決MDVRP問題，即TS-MDVRP。

禁忌搜索算法是一種優(yōu)化算法，常用于解決組合優(yōu)化問題。它通過在搜索過程中維護(hù)一個禁忌表，來避免陷入局部最優(yōu)解，并通過引入禁忌策略來探索搜索空間。在TS-MDVRP中，我們將禁忌搜索算法應(yīng)用于解決多中心車輛路徑規(guī)劃問題。

首先，我們需要定義問題的數(shù)學(xué)模型。MDVRP問題可以表示為一個圖，其中每個中心和車輛都是節(jié)點，貨物之間的運輸路徑是邊。我們需要確定每個中心分配給哪些車輛以及每個車輛的路徑，以最小化總體成本。這個問題可以被形式化為一個數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，并通過禁忌搜索算法進(jìn)行求解。

在TS-MDVRP中，禁忌搜索算法的關(guān)鍵是定義合適的禁忌表和禁忌策略。禁忌表用于記錄搜索過程中已經(jīng)訪問過的解，以避免重復(fù)搜索。禁忌策略用于指導(dǎo)搜索過程，例如選擇禁忌解或非禁忌解的方式。在TS-MDVRP中，我們可以根據(jù)問題的特點和約束來定義禁忌表和禁忌策略。

禁忌搜索算法通常包括初始化、鄰域搜索、目標(biāo)函數(shù)評估和禁忌策略更新等步驟。在TS-MDVRP中，我們首先初始化一個初始解，并將其添加到禁忌表中。然后，我們進(jìn)行鄰域搜索，通過交換、插入或刪除節(jié)點來生成新的解。每個新解都會被評估目標(biāo)函數(shù)，以確定其質(zhì)量。根據(jù)禁忌策略，我們可以選擇接受新解或繼續(xù)搜索。禁忌策略的更新可以根據(jù)搜索過程中的表現(xiàn)來進(jìn)行。

通過不斷迭代以上步驟，禁忌搜索算法可以逐漸收斂到一個較優(yōu)的解。然而，禁忌搜索算法的性能很大程度上取決于禁忌表的大小、禁忌策略的選擇以及目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計。因此，在TS-MDVRP中，我們需要仔細(xì)設(shè)計這些參數(shù)，以獲得更好的解。

總結(jié)而言，基于禁忌搜索算法的TS-MDVRP方法是一種有效解決多中心車輛路徑規(guī)劃問題的方法。它通過維護(hù)禁忌表和引入禁忌策略，來避免陷入局部最優(yōu)解，并在搜索過程中探索更多的解空間。然而，禁忌搜索算法的性能仍然受到問題規(guī)模和參數(shù)設(shè)置的影響，需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。

希望本文能夠為解決MDVRP問題提供一種新的思路和方法，并促進(jìn)物流和運輸領(lǐng)域的發(fā)展。通過進(jìn)一步研究和實踐，我們相信TS-MDVRP方法可以得到更好的應(yīng)用和推廣。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 楊期江,湯雅連,滕憲斌,等.求解MDVRP問題的混合蚊子追蹤算法[J].東莞理工學(xué)院學(xué)報, 2019, 26(3):7.DOI:10.16002/j.cnki.10090312.2019.03.001.

[2] 崔文.大規(guī)模多配送中心車輛路徑問題研究[D].山東大學(xué)[2023-10-18].DOI:10.7666/d.y2183749.

[3] 崔文.大規(guī)模多配送中心車輛路徑問題研究[D].山東大學(xué),2013.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)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(fēng)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(fù)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(zhǔn)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(zhǔn)、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(biāo)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(dá)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(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合