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            matlab遺傳算法選址(多約束條件)

            更新時間:2023-06-10 15:32:10 閱讀: 評論:0

            matlab遺傳算法選址(多約束條件)
            模型
            配送?點包括:
            ?提柜——提供?提服務
            聯(lián)盟?點——提供送貨上門或?提
            在?個區(qū)域內有x個備選的?來提供兩種服務的配送?點,已知備選共同配送?點的單?成本和可以提供的最?運營能?。有x個客戶需求點,已知各個需求點的位置和需求量,并且每個需求點都存在【?提】和【送貨上門】兩種末端配送需求,
            ?點?s表?——數量x個
            客戶點?t表?——數量y個
            L——?點類型,L={M,N},l=M,聯(lián)盟?點 l=N?提柜
            P——客戶需求類型,P={m,n,o}p=m 送貨上門 p=n ?提 p=o 既有送貨?有?提
            Csl——l類型?點S固定成本
            qtp ——P類型客戶點t的?均訂單量
            dl——L類型?點s的最?服務半徑
            Dl——L類型?點s的最?服務半徑
            dlst——L類型?點s到客戶t的距離
            λt——需要送貨上門客戶占?
            1-λt——需要?提的客戶占?
            決策變量:
            Xsl——0-1變量 表?是否選擇l類型?點作為配送?點
            Ystlp——0-1變量 表?l類型?點s是否為 p 類型客戶提供服務
            主程序展?
            clear
            clc
            clo all
            tic
            %%?importdata這個函數來讀取?件
            % shuju=importdata('');
            load('cc101');
            shuju=c101;
            % bl=importdata('');
            bl=3;
            cap=60;%車輛最?裝載量
            %%提取數據信息
            E=shuju(1,5);%配送中?時間窗開始時間
            L=shuju(1,6);%配送中?時間窗結束時間
            zuobiao=shuju(:,2:3);%所有點的坐標x和y
            pszx=zuobiao(1:4,:);
            customer=zuobiao(5:end,:);%顧客坐標
            cusnum=size(customer,1);%顧客數
            v_num=20;%車輛最多使?數?
            demands=shuju(5:end,4);%需求量
            a=shuju(5:end,5);%顧客時間窗開始時間[a[i],b[i]]
            b=shuju(5:end,6);%顧客時間窗結束時間[a[i],b[i]]
            s=shuju(5:end,7);%客戶點的服務時間
            h=pdist(zuobiao);
            dist=squareform(h);
            % dist=load('dist.mat');
            % dist=struct2cell(dist);
            % dist=cell2mat(dist);
            dist=dist./1000;%距離矩陣,滿?三?關系,暫?距離表?花費c[i][j]=dist[i][j]
            %%遺傳算法參數設置
            alpha=100000;%違反的容量約束的懲罰函數系數belta=90;%違反時間窗約束的懲罰函數系數
            belta2=60;
            chesu=20;
            NIND=300;%種群??
            MAXGEN=10;%迭代次數
            Pc=0.9;%交叉概率
            Pm=0.05;%變異概率
            GGAP=0.9;%代溝(Generation gap)
            N=cusnum+v_num-1;%染?體長度=顧客數?+車輛最多使?數?-1 % N=cusnum;
            %%初始化種群
            % init_vc=init(cusnum,a,demands,cap);
            dpszx =struct('ps',[], 'Chrom',[]);
            dpszx.Chrom=InitPopCW(NIND,N,cusnum,a,demands,cap);%構造初始解
            ps=pszxxz(dpszx.Chrom,cusnum);
            %%輸出隨機解的路線和總距離
            %%輸出隨機解的路線和總距離
            disp('初始種群中的?個隨機值:')
            [VC,NV,TD,violate_num,violate_cus]=decode(dpszx.Chrom(1,:),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,chesu,bl);
            %[VC,NV]=cls(dpszx.Chrom(1,:),cusnum);
            %[~,~,bsv]=violateTW(VC,a,b,s,L,dist,chesu,bl);
            %disp(['總距離:',num2str(TD)]);
            disp(['車輛使?數?:',num2str(NV),',車輛?駛總距離:',num2str(TD)]);
            disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
            %%優(yōu)化
            gen=1;
            figure;
            hold on;box on
            xlim([0,MAXGEN])
            title('優(yōu)化過程')
            xlabel('代數')
            ylabel('最優(yōu)值')
            ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%計算種群?標函數值preObjV=min(ObjV);
            %%
            while gen<=MAXGEN
            %%計算適應度
            ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%計算種群?標函數值
            line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pau(0.0001)%畫圖最優(yōu)函數
            preObjV=min(ObjV);
            FitnV=Fitness(ObjV);
            %%選擇
            [SelCh,psc]=Select(dpszx.Chrom,FitnV,GGAP,ps);
            %% OX交叉操作
            [SelCh,psc]=Recombin(SelCh,Pc,psc,cusnum);
            %%變異
            [SelCh,psc]=Mutate(SelCh,Pm,psc,cusnum);
            %%重插??代的新種群
            [dpszx.Chrom,ps]=Reins(dpszx.Chrom,SelCh,ObjV,psc,ps);
            %%打印當前最優(yōu)解
            ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%計算種群?標函數值[minObjV,minInd]=min(ObjV);
            disp(['第',num2str(gen),'代最優(yōu)解:'])
            [bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]=decode(dpszx.Chrom(minInd(1),:),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,chesu,bl); disp(['車輛使?數?:',num2str(bestNV),',車輛?駛總距離:',num2str(bestTD)]);
            fprintf('\n')
            %%更新迭代次數
            gen=gen+1;
            end
            %%畫出最優(yōu)解的路線圖
            ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%計算種群?標函數值[minObjV,minInd]=min(ObjV);
            %%輸出最優(yōu)解的路線和總距離
            disp('最優(yōu)解:')
            bestChrom=dpszx.Chrom(minInd(1),:);
            bestps=ps(minInd(1),:);
            [bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]=decode(bestChrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,chesu,bl);
            disp(['車輛使?數?:',num2str(bestNV),',車輛?駛總距離:',num2str(bestTD)]);
            disp('-------------------------------------------------------------')
            %[cost]=costFuction(bestVC,a,b,s,L,dist,demands,cap,alpha,belta,belta2,chesu,bl,);
            %%畫出最終路線圖
            draw_Best(bestVC,zuobiao,bestps);
            % save c101.mat
            % toc
            選址點1:1->29->28->27->26->25->24->23->22->21->20->1
            選址點2:4->33->43->41->40->39->38->37->36->35->34->32->4
            選址點3:2->48->62->60->58->56->55->54->53->52->51->50->49->47->76->75->74->73->72->71->70->69->2
            選址點4:4->78->90->85->84->83->82->81->80->79->77->4
            選址點5:1->92->100->105->108->107->106->104->103->101->2->14->13->12->59->99->86->57->97->96->95->93->9->8->7->5->4->3->1->91->89->88->87->1
            選址點6:1->16->11->10->94->1
            選址點7:1->19->18->17->15->31->30->46->98->102->6->65->64->63->61->67->68->66->45->44->42->1
            最開始的點為選擇的配送中?(代碼中?共四個備選中?)
            如需幫助
            VX:zhangshu2274

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