【路径规划】基于matlab遗传算法求解同时取送货车辆路径问题【含Matlab源码 1072期】

一、遗传算法简介

1 引言

2 遗传算法理论
2.1 遗传算法的生物学基础

2.2 遗传算法的理论基础

2.3 遗传算法的基本概念

2.4 标准的遗传算法

2.5 遗传算法的特点

2.6 遗传算法的改进方向

3 遗传算法流程

4 关键参数说明

二、部分源代码

%主函数
%基于遗传算法求解同时取送货的车辆路径问题
function VRPSDPtic;clc;close all;global CARLOAD;global Popsize Num;global Delivery Pickup Dis_MATRIX;global Pc Pm;global genmax;Pc=0.85; %交叉概率Pm=0.01; %变异概率CARLOAD=100; %车辆最大载重Popsize=100; %种群规模Num=100; %调配点个数genmax=200; %最大迭代代数data=xlsread('data.xlsx');data=data(1:Num+1,:);%计算各节点间的直线距离Dis_MATRIX=ones(Num+1);for i=1:Num+1for j=1:Num+1Dis_MATRIX(i,j)=sqrt((data(i,2)-data(j,2))^2+(data(i,3)-data(j,3))^2);endendDelivery=data(2:end,4);Pickup=data(2:end,5);chrom=[];for i=1:Popsizechrom(i,:)=randperm(Num); %初始化种群endcounter=1;while counter<=genmax%计算适应值矩阵Fitness=MatrixFitness(chrom);%找出最优个体适应值[bestfitness,bestindex]=max(Fitness);bestindex=bestindex(1);bestfit(counter)=bestfitness; %最大适应值fit的集bestpop(counter,:)=chrom(bestindex,:);%最优个体集%选择chrom=ga_select(chrom,Fitness);%交叉[aa,bb]=size(chrom);for i=1:2:aaif Pc>rand %交叉概率PcA=chrom(i,:);B=chrom(i+1,:);[A,B]=ga_intercross(A,B);chrom(i,:)=A;chrom(i+1,:)=B;end         end%变异[aa,bb]=size(chrom);for i=1:aaif Pm>rand %变异概率chrom(i,:)=ga_mutate(chrom(i,:));endendchrom(1,:)=bestpop(counter,:);%精英策略counter=counter+1;     endy=bestfit;%找出最优的适应值、个体[maxbestfit,maxindex]=max(bestfit);%取最优适应值的位置、最优适应值maxindex=maxindex(1);%输出解的序列中插入代表配送中心的0,分隔子路径
function [R,Rlength,carNum]=OUTPUT(chrom)global Delivery Pickup;chrom_new=[];vecOUTtmp=Delivery(chrom);vecINtmp=Pickup(chrom);vecAnstmp=chrom;num=0;carNum=0; %所需车辆数totalDis=0;num_total=length(chrom);chrom_new(1)=0;len=2;old_len=1;while(1)vecOUTtmp=vecOUTtmp(num+1:end);vecINtmp=vecINtmp(num+1:end);vecAnstmp=vecAnstmp(num+1:end);num1=rule1_2(vecOUTtmp); %判断满足送货总量小于车的载重量的配送点个数num2=rule1_2(vecINtmp); %判断满足取货量小于车的载重量的配送点个数num3=rule3(vecINtmp,vecOUTtmp); %判断满足每个客户点的载重量小于载重负荷的配送点个数num=min(num1,min(num2,num3)); %满足全部约束条件的配送点个数carNum=carNum+1;vecAnsOUT=vecAnstmp(1:num);totalDis=totalDis+myDist(vecAnsOUT); %计算一辆车的总运输距离num_total=num_total-num;chrom_new(len:len+num-1)=chrom(old_len:old_len+num-1);len=len+num;old_len=old_len+num;chrom_new(len)=0;len=len+1;if num_total<=0break;endendR=chrom_new;Rlength=totalDis;carNum=carNum;%交叉算法采用部分匹配交叉
function [a,b]=ga_intercross(a,b)
L=length(a);
if L<=10  %确定交叉宽度W=9;
elseif ((L/10)-floor(L/10))>=rand&&L>10W=ceil(L/10)+8;
elseW=floor(L/10)+8;
end
p=unidrnd(L-W+1);%随机选择交叉范围，从p到p+W
for i=1:W%交叉x=find(a==b(1,p+i-1));y=find(b==a(1,p+i-1));[a(1,p+i-1),b(1,p+i-1)]=exchange(a(1,p+i-1),b(1,p+i-1));[a(1,x),b(1,y)]=exchange(a(1,x),b(1,y));
end
function chrom=select(chrom,fitx)
totalfitx=sum(fitx); %求适应值之和
fitx1=fitx/totalfitx; %单个个体被选择的概率
[px,py]=size(chrom);
chrom1=zeros(px,py);
newin=1;
fitin=1;for newin=1:pxwhile chrom1(newin,1)==0 r=ceil(rand*px);if rand<fitx1(r)chrom1(newin,:)=chrom(r,:);endend
end
chrom=chrom1;

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》包子阳余继周杨杉著电子工业出版社

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