欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划进阶版②付费专栏Matlab路径规划初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、简介1 VRP问题车辆路径规划问题(Vehicle Routing ProblemVRP)一般指的是对一系列发货点和收货点组织调用一定的车辆安排适当的行车路线使车辆有序地通过它们在满足指定的约束条件下例如货物的需求量与发货量交发货时间车辆容量限制行驶里程限制行驶时间限制等力争实现一定的目标如车辆空驶总里程最短运输总费用最低车辆按一定时间到达使用的车辆数最小等。2 VRPTW问题带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time WindowVRPTW)是在VRP基础上添加配送时间约束条件产生的一个新问题。在这类问题中给定车辆到达目的地的最早时间和最晚时间要求车辆必须在规定的时间窗内到达早于最早时间或晚于最晚时间都要产生额外的惩罚费用。此时决策如何规划调度车辆使得配送的总费用最小化。3 VRP与VRPTW对比4 问题描述本文将要研究的问题参考自文章《Fruit and Vegetable Agricultural Products Logistics Transport Routing Optimization - A Case Study of Qingdao blueberries distribution》。某果蔬农产品运输配送中心 C0 (Center)。该配送中心有足够的能力满足顾客所有对果蔬农产品数量的要求。同时该配送中心有足够多且完全相同的车辆 J 能够完成配送活动的需要运输车辆的最大容量为 V(Volume)配送车辆在配送活动过程中均能一次到达中间不会出现任何阻碍和特殊情况。C{C0 ,C1 ,C2 ……Cn }。其中 C0 代表配送中心。Ci (i1,2, ……n)(Consumer)表示有需求的客户的需求数量n 表示有需求的客户数量。Dik (Distance)表示顾客 Ci 到顾客 Ck 的距离其中i不等于kQdi (Quantity Demanded)表示顾客 Ci 的需求量Qg (Quality good):表示果蔬农产品刚刚采摘完完好时的果蔬农产品的质量[ETi LTi ]表示客户 Ci 对某类产品的时间窗约束。在已知以上的条件情况下合理安排最优的配送路线使得配送过程中满足所有条件情况下各个费用之和最少。5 数学模型具体模型参见三中文献6 算法设计个体编码遗传算法求解VRPTW的文献中有多种编码方式这里对于个体采用自然数编码代表配送中心代表顾客不同车辆的配送路线之间用0分隔即每辆车都从仓库出发对于有个顾客辆车的VRP问题来说染色体长度为。例如配送中心有3辆车为8个客户服务一条可能的染色体如下0, 7, 0, 1, 2, 3, 5, 0, 8, 4, 6, 0这条染色体表示的三辆车的行驶路线为:第一辆车0-7-0第二辆车0-1-2-3-5-0第三辆车0-8-4-6-0惩罚在交叉和突变产生的子代中可能会有两种违反约束的形式车辆超载不能在时间窗口约束给出的最晚时间点内到达指定顾客处对这两种违反约束的情况采用静态惩罚考虑到时间窗口更容易被违反对其施加较大的惩罚因子。对这两种约束违反的惩罚因子分别设置为10和500。交叉这里参考《基于电动汽车的带时间窗的路径优化问题研究》中给出的交叉操作突变对选中的个体中各条子路线用2-opt算法优化选择育种选择binary锦标赛选择环境选择采用精英保留策略合并子代和父代后选择数量等同于族群规模的个体%⛄二、部分源代码clearclcclose alltic%% 用importdata这个函数来读取文件c101importdata(‘c101.txt’);vehicle_info [2 4 350 50;3 6 350 50;6 15 450 100;10 17 550 110;13 30 650 140;15 40 650 140;25 50 850 180];cap200; %车辆最大装载量%% 提取数据信息Ec101(1,5); %配送中心时间窗开始时间Lc101(1,6); %配送中心时间窗结束时间vertexsc101(:,2:3); %所有点的坐标x和ycustomervertexs(2:end,:); %顾客坐标cusnumsize(customer,1); %顾客数v_num21; %车辆最多使用数目demandsc101(2:end,4); %需求量ac101(2:end,5); %顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]]bc101(2:end,6); %顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]]sc101(2:end,7); %客户点的服务时间hpdist(vertexs);distsquareform(h); %距离矩阵满足三角关系暂用距离表示花费c[i][j]dist[i][j]%% 遗传算法参数设置alpha10; %违反的容量约束的惩罚函数系数belta100; %违反时间窗约束的惩罚函数系数NIND100; %种群大小MAXGEN100; %迭代次数Pc0.9; %交叉概率Pm0.05; %变异概率GGAP0.9; %代沟(Generation gap)Ncusnumv_num-1; %染色体长度顾客数目车辆最多使用数目-1%% 初始化种群init_vcinit(cusnum,a,demands,cap); %构造初始解ChromInitPopCW(NIND,N,cusnum,init_vc);%% 输出随机解的路线和总距离disp(‘初始种群中的一个随机值:’)[VC,NV,TD,violate_num,violate_cus]decode(Chrom(1,:),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist);% disp([‘总距离’,num2str(TD)]);disp([‘车辆使用数目’,num2str(NV),‘车辆行驶总距离’,num2str(TD),‘违反约束路径数目’,num2str(violate_num),‘违反约束顾客数目’,num2str(violate_cus)]);disp(‘~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~’)%% 优化gen1;figure;hold on;box onxlim([0,MAXGEN])title(‘优化过程’)xlabel(‘代数’)ylabel(‘最优值’)ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值preObjVmin(ObjV);while genMAXGEN%% 计算适应度ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pause(0.0001)preObjVmin(ObjV);FitnVFitness(ObjV);%% 选择SelChSelect(Chrom,FitnV,GGAP);%% OX交叉操作SelChRecombin(SelCh,Pc);%% 变异SelChMutate(SelCh,Pm);%% 局部搜索操作SelChLocalSearch(SelCh,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta);%% 重插入子代的新种群ChromReins(Chrom,SelCh,ObjV);%% 删除种群中重复个体并补齐删除的个体Chromdeal_Repeat(Chrom);%% 打印当前最优解ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值[minObjV,minInd]min(ObjV);disp([‘第’,num2str(gen),‘代最优解:’])[bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]decode(Chrom(minInd(1),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist);disp([‘车辆使用数目’,num2str(bestNV),‘车辆行驶总距离’,num2str(bestTD),‘违反约束路径数目’,num2str(best_vionum),‘违反约束顾客数目’,num2str(best_viocus)]);fprintf(‘\n’)%% 更新迭代次数gengen1 ;end%% 画出最优解的路线图ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值[minObjV,minInd]min(ObjV);%% 输出最优解的路线和总距离disp(‘最优解:’)bestChromChrom(minInd(1);[bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]decode(bestChrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist);disp([‘车辆使用数目’,num2str(bestNV),‘车辆行驶总距离’,num2str(bestTD),‘违反约束路径数目’,num2str(best_vionum),‘违反约束顾客数目’,num2str(best_viocus)]);disp(‘-------------------------------------------------------------’)%% 判断最优解是否满足时间窗约束和载重量约束0表示违反约束1表示满足全部约束flagJudge(bestVC,cap,demands,a,b,L,s,dist);%% 检查最优解中是否存在元素丢失的情况丢失元素如果没有则为空DELJudge_Del(bestVC);%% 画出最终路线图draw_Best(bestVC,vertexs);save c101.mattoc⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]周景欣.遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题[J].中国储运. 2023(01)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 【TWVRP】基于matlab遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题【含Matlab源码 002期】
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划进阶版②付费专栏Matlab路径规划初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、简介1 VRP问题车辆路径规划问题(Vehicle Routing ProblemVRP)一般指的是对一系列发货点和收货点组织调用一定的车辆安排适当的行车路线使车辆有序地通过它们在满足指定的约束条件下例如货物的需求量与发货量交发货时间车辆容量限制行驶里程限制行驶时间限制等力争实现一定的目标如车辆空驶总里程最短运输总费用最低车辆按一定时间到达使用的车辆数最小等。2 VRPTW问题带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time WindowVRPTW)是在VRP基础上添加配送时间约束条件产生的一个新问题。在这类问题中给定车辆到达目的地的最早时间和最晚时间要求车辆必须在规定的时间窗内到达早于最早时间或晚于最晚时间都要产生额外的惩罚费用。此时决策如何规划调度车辆使得配送的总费用最小化。3 VRP与VRPTW对比4 问题描述本文将要研究的问题参考自文章《Fruit and Vegetable Agricultural Products Logistics Transport Routing Optimization - A Case Study of Qingdao blueberries distribution》。某果蔬农产品运输配送中心 C0 (Center)。该配送中心有足够的能力满足顾客所有对果蔬农产品数量的要求。同时该配送中心有足够多且完全相同的车辆 J 能够完成配送活动的需要运输车辆的最大容量为 V(Volume)配送车辆在配送活动过程中均能一次到达中间不会出现任何阻碍和特殊情况。C{C0 ,C1 ,C2 ……Cn }。其中 C0 代表配送中心。Ci (i1,2, ……n)(Consumer)表示有需求的客户的需求数量n 表示有需求的客户数量。Dik (Distance)表示顾客 Ci 到顾客 Ck 的距离其中i不等于kQdi (Quantity Demanded)表示顾客 Ci 的需求量Qg (Quality good):表示果蔬农产品刚刚采摘完完好时的果蔬农产品的质量[ETi LTi ]表示客户 Ci 对某类产品的时间窗约束。在已知以上的条件情况下合理安排最优的配送路线使得配送过程中满足所有条件情况下各个费用之和最少。5 数学模型具体模型参见三中文献6 算法设计个体编码遗传算法求解VRPTW的文献中有多种编码方式这里对于个体采用自然数编码代表配送中心代表顾客不同车辆的配送路线之间用0分隔即每辆车都从仓库出发对于有个顾客辆车的VRP问题来说染色体长度为。例如配送中心有3辆车为8个客户服务一条可能的染色体如下0, 7, 0, 1, 2, 3, 5, 0, 8, 4, 6, 0这条染色体表示的三辆车的行驶路线为:第一辆车0-7-0第二辆车0-1-2-3-5-0第三辆车0-8-4-6-0惩罚在交叉和突变产生的子代中可能会有两种违反约束的形式车辆超载不能在时间窗口约束给出的最晚时间点内到达指定顾客处对这两种违反约束的情况采用静态惩罚考虑到时间窗口更容易被违反对其施加较大的惩罚因子。对这两种约束违反的惩罚因子分别设置为10和500。交叉这里参考《基于电动汽车的带时间窗的路径优化问题研究》中给出的交叉操作突变对选中的个体中各条子路线用2-opt算法优化选择育种选择binary锦标赛选择环境选择采用精英保留策略合并子代和父代后选择数量等同于族群规模的个体%⛄二、部分源代码clearclcclose alltic%% 用importdata这个函数来读取文件c101importdata(‘c101.txt’);vehicle_info [2 4 350 50;3 6 350 50;6 15 450 100;10 17 550 110;13 30 650 140;15 40 650 140;25 50 850 180];cap200; %车辆最大装载量%% 提取数据信息Ec101(1,5); %配送中心时间窗开始时间Lc101(1,6); %配送中心时间窗结束时间vertexsc101(:,2:3); %所有点的坐标x和ycustomervertexs(2:end,:); %顾客坐标cusnumsize(customer,1); %顾客数v_num21; %车辆最多使用数目demandsc101(2:end,4); %需求量ac101(2:end,5); %顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]]bc101(2:end,6); %顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]]sc101(2:end,7); %客户点的服务时间hpdist(vertexs);distsquareform(h); %距离矩阵满足三角关系暂用距离表示花费c[i][j]dist[i][j]%% 遗传算法参数设置alpha10; %违反的容量约束的惩罚函数系数belta100; %违反时间窗约束的惩罚函数系数NIND100; %种群大小MAXGEN100; %迭代次数Pc0.9; %交叉概率Pm0.05; %变异概率GGAP0.9; %代沟(Generation gap)Ncusnumv_num-1; %染色体长度顾客数目车辆最多使用数目-1%% 初始化种群init_vcinit(cusnum,a,demands,cap); %构造初始解ChromInitPopCW(NIND,N,cusnum,init_vc);%% 输出随机解的路线和总距离disp(‘初始种群中的一个随机值:’)[VC,NV,TD,violate_num,violate_cus]decode(Chrom(1,:),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist);% disp([‘总距离’,num2str(TD)]);disp([‘车辆使用数目’,num2str(NV),‘车辆行驶总距离’,num2str(TD),‘违反约束路径数目’,num2str(violate_num),‘违反约束顾客数目’,num2str(violate_cus)]);disp(‘~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~’)%% 优化gen1;figure;hold on;box onxlim([0,MAXGEN])title(‘优化过程’)xlabel(‘代数’)ylabel(‘最优值’)ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值preObjVmin(ObjV);while genMAXGEN%% 计算适应度ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pause(0.0001)preObjVmin(ObjV);FitnVFitness(ObjV);%% 选择SelChSelect(Chrom,FitnV,GGAP);%% OX交叉操作SelChRecombin(SelCh,Pc);%% 变异SelChMutate(SelCh,Pm);%% 局部搜索操作SelChLocalSearch(SelCh,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta);%% 重插入子代的新种群ChromReins(Chrom,SelCh,ObjV);%% 删除种群中重复个体并补齐删除的个体Chromdeal_Repeat(Chrom);%% 打印当前最优解ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值[minObjV,minInd]min(ObjV);disp([‘第’,num2str(gen),‘代最优解:’])[bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]decode(Chrom(minInd(1),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist);disp([‘车辆使用数目’,num2str(bestNV),‘车辆行驶总距离’,num2str(bestTD),‘违反约束路径数目’,num2str(best_vionum),‘违反约束顾客数目’,num2str(best_viocus)]);fprintf(‘\n’)%% 更新迭代次数gengen1 ;end%% 画出最优解的路线图ObjVcalObj(Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta); %计算种群目标函数值[minObjV,minInd]min(ObjV);%% 输出最优解的路线和总距离disp(‘最优解:’)bestChromChrom(minInd(1);[bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]decode(bestChrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist);disp([‘车辆使用数目’,num2str(bestNV),‘车辆行驶总距离’,num2str(bestTD),‘违反约束路径数目’,num2str(best_vionum),‘违反约束顾客数目’,num2str(best_viocus)]);disp(‘-------------------------------------------------------------’)%% 判断最优解是否满足时间窗约束和载重量约束0表示违反约束1表示满足全部约束flagJudge(bestVC,cap,demands,a,b,L,s,dist);%% 检查最优解中是否存在元素丢失的情况丢失元素如果没有则为空DELJudge_Del(bestVC);%% 画出最终路线图draw_Best(bestVC,vertexs);save c101.mattoc⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1]周景欣.遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题[J].中国储运. 2023(01)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合