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基于遺傳算法求解帶容量和體積的車輛路徑規(guī)劃問題(CVRP)附matlab代碼

2023-10-11 20:17 作者:Matlab工程師  | 我要投稿

?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(jìn),matlab項(xiàng)目合作可私信。

??個(gè)人主頁:Matlab科研工作室

??個(gè)人信條:格物致知。

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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(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

隨著物流行業(yè)的不斷發(fā)展,車輛路徑規(guī)劃問題(CVRP)已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。CVRP是指在滿足一定的容量和體積限制條件下,為一組客戶點(diǎn)分配車輛,并規(guī)劃車輛的路徑,使得車輛行駛的總距離最短。CVRP在物流配送、城市物流、公共交通等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

然而,CVRP是一個(gè)NP難問題,傳統(tǒng)的求解方法往往需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資源。為了解決這個(gè)問題,研究人員提出了許多啟發(fā)式算法,其中遺傳算法是一種比較有效的方法。

遺傳算法是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法。它通過對候選解的適應(yīng)度進(jìn)行評估和選擇,模擬自然選擇的過程,然后對選中的解進(jìn)行交叉和變異操作,模擬基因的遺傳過程,從而產(chǎn)生新的解。這個(gè)過程一直重復(fù),直到找到滿足要求的最優(yōu)解。

在使用遺傳算法求解CVRP問題時(shí),需要定義適應(yīng)度函數(shù)、編碼方式、交叉和變異操作等。適應(yīng)度函數(shù)是用來評估每個(gè)候選解的優(yōu)劣程度的函數(shù),通常是車輛行駛的總距離。編碼方式是將候選解表示為染色體的方式,通常采用二進(jìn)制編碼。交叉和變異操作是模擬基因的遺傳過程,通過交叉和變異操作可以產(chǎn)生新的解。

在實(shí)際應(yīng)用中,遺傳算法求解CVRP問題有著很好的效果。它可以在較短的時(shí)間內(nèi)找到較優(yōu)的解,而且可以適應(yīng)不同的問題條件和約束條件。因此,它在物流配送、城市物流、公共交通等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

總之,遺傳算法是一種比較有效的求解CVRP問題的方法。它可以在較短的時(shí)間內(nèi)找到較優(yōu)的解,適應(yīng)不同的問題條件和約束條件。在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)具體的問題條件和約束條件進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,以達(dá)到更好的效果。

?? 部分代碼

clcclose allclear allMaxgen=500;%每次就改改上面這個(gè)迭代次數(shù)就好了!G=[2000 2800 3200 3700 4000 5000 5800 7000];%每輛車的額定載重量V=[12 19 25 32 30 38 42 50];%每輛車的額定容積g=[251 306 212 158 166 251 183 288 216 158 121 255 188 114 161 358 232 272 69 116.5 181 196 219 248 158];%每個(gè)顧客需求總重量v=[2.44 2.83 1.82 1.46 1.47 2.27 1.61 2.65 2.19 1.52 1.07 2.42 1.83 1.05 1.4 3.39 2.22 2.42 0.68 1.15 1.72 1.78 2.08 2.35 1.52];%每個(gè)顧客需求總體積vend_location=[76 125.47 119.47 117.47 13.47 73 -143 -62 -17 121 70 54 -23 -6 1 -118 -118 125 83 -148 121 116 -54 -136 -77; ? ?100.47 -142.53 -138.53 -137.53 -19.53 138 -131 104 -125 74 113 53 -109 32 39 121 -40 56 -147 36 -5 -108 ?-16 ?-95 ?129];%客戶點(diǎn)坐標(biāo)%上面這些也可以改,下面這些和其它文件就別碰了,一碰全是錯(cuò)誤center=[0;0];coordinate=[center vend_location];N=25;d=zeros(N+1,N+1);for i=1:N+1 ? ?for j=1:N+1 ? ? ? ?if i==j ? ? ? ? ? ?d(i,j)=0; ? ? ? ?else ? ? ? ? ? ?d(i,j)=sqrt(sum(((coordinate(:,i)-coordinate(:,j)).^2))); ? ? ? ?end ? ?endendK=length(G);gen=0;GGAP=1;Popsize=1200;lada1=0.7;lada2=0.9;lada3=0.005;lada4=0.01;

?? 運(yùn)行結(jié)果


派出第1車運(yùn)送的客戶為:

5? 13? ?9? ?7? 24? 23

派出第3車運(yùn)送的客戶為:

12? 18? 10? ?1? 25? 16? ?8? 15

派出第4車運(yùn)送的客戶為:

21? 19? ?4? ?3? ?2? 22

派出第8車運(yùn)送的客戶為:

6? 11? 14? 17? 20

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 崔會芬,許佳瑜,楊京帥,等.基于遺傳算法的3L-CVRP優(yōu)化問題研究[J].交通信息與安全, 2018, 36(5):8.DOI:10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.016.

[2] 王沛棟.改進(jìn)蟻群算法對CVRP及機(jī)器人路徑規(guī)劃問題的應(yīng)用研究[D].北方民族大學(xué)[2023-10-11].DOI:CNKI:CDMD:2.2009.226542.

[3] 占焱發(fā).基于遺傳算法的物流配送車輛路徑問題研究[D].長安大學(xué),2010.DOI:10.7666/d.y1729718.

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

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?? ?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(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)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(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)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(jī)(SVM)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)、極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)、核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)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(jià)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(qiáng)、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(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)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(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)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(qiáng)、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(shí)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(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)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






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