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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)

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?? 內(nèi)容介紹

VRP問題（Vehicle Routing Problem）是指在給定一組顧客和一組車輛的情況下，如何安排車輛的路線，使得滿足所有顧客需求的同時，最小化總路程或總成本。針對這個問題，許多研究者提出了各種各樣的解決方法，其中基于改進的遺傳算法的外賣路徑規(guī)劃算法是一種比較有效的方法之一。

改進的遺傳算法是一種啟發(fā)式算法，它模擬了生物進化的過程，通過選擇、交叉和變異等操作來搜索最優(yōu)解。在外賣路徑規(guī)劃中，我們可以利用改進的遺傳算法來優(yōu)化車輛的路線，從而提高送餐效率，降低成本。

下面我們來看一下基于改進的遺傳算法的外賣路徑規(guī)劃算法的具體步驟：

1. 初始化種群：首先，我們需要隨機生成一定數(shù)量的初始解，這些解可以看作是車輛的初始路線安排。這些初始解組成了種群。

2. 選擇操作：在遺傳算法中，選擇操作是指根據(jù)個體的適應(yīng)度來選擇父代個體。在外賣路徑規(guī)劃中，我們可以根據(jù)車輛的總路程或總成本來衡量個體的適應(yīng)度，然后選擇適應(yīng)度較高的個體作為父代。

3. 交叉操作：在選擇了父代個體之后，需要進行交叉操作來產(chǎn)生子代個體。在外賣路徑規(guī)劃中，可以采用部分映射交叉（PMX）或順序交叉等方法來生成新的個體。

4. 變異操作：為了增加種群的多樣性，需要對子代個體進行變異操作。變異操作可以是對個體的部分基因進行隨機改變，從而產(chǎn)生新的個體。

5. 更新種群：經(jīng)過選擇、交叉和變異操作之后，需要更新種群，以便進行下一輪的進化。

6. 終止條件檢測：在遺傳算法中，通常會設(shè)置一定的終止條件，例如迭代次數(shù)達到一定值或者適應(yīng)度達到一定閾值時停止算法。

通過上述步驟，基于改進的遺傳算法的外賣路徑規(guī)劃算法可以不斷優(yōu)化車輛的路線，從而提高外賣配送的效率。當(dāng)然，這只是其中的一種方法，還有許多其他方法可以用來解決VRP問題。希望我們可以在不斷的研究和實踐中，找到更好的解決方案，為外賣行業(yè)的發(fā)展貢獻力量。

?? 部分代碼

clc;clear all;CN=xlsread('data.xlsx', 1, 'A3:A32');%消費者節(jié)點編號，31-60MN=xlsread('data.xlsx', 1, 'G3:G32');%商家節(jié)點編號，1-30CN_X=xlsread('data.xlsx', 1, 'B3:B32');%消費者節(jié)點X坐標CN_Y=xlsread('data.xlsx', 1, 'C3:C32');%消費者節(jié)點Y坐標MN_X=xlsread('data.xlsx', 1, 'H3:H32');%商家節(jié)點X坐標MN_Y=xlsread('data.xlsx', 1, 'I3:I32');%商家節(jié)點Y坐標CN_Ei=xlsread('data.xlsx', 1, 'D3:D32');%消費者時間窗起點CN_Li=xlsread('data.xlsx', 1, 'E3:E32');%消費者時間窗終點CN_L=xlsread('data.xlsx', 1, 'F3:F32');%消費者最大容忍時間MN_Ei=xlsread('data.xlsx', 1, 'J3:J32');%商家時間窗起點MN_Li=xlsread('data.xlsx', 1, 'K3:K32');%商家時間窗終點MN_L=xlsread('data.xlsx', 1, 'L3:L32');%商家最大容忍時間C0_X=xlsread('data.xlsx', 1, 'B2');%配送中心X坐標C0_Y=xlsread('data.xlsx', 1, 'C2');%配送中心Y坐標%%%%存在數(shù)組里CXY=[CN_X CN_Y];%消費者坐標MXY=[MN_X MN_Y];%消費者坐標CT=[CN_Ei CN_Li];%消費者時間窗MT=[MN_Ei MN_Li];%商家時間窗TW=[MT;CT];%時間窗XY=[MXY;CXY];%距離矩陣C0=[C0_X C0_Y];

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1] 范立南呂鵬.基于改進遺傳算法的校園外賣配送路徑規(guī)劃[J].物流科技, 2021, 044(001):14-19.

[2] 范立南,呂鵬.基于改進遺傳算法的校園外賣配送路徑規(guī)劃[J].物流科技, 2021, 44(1):6.

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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(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