【路径规划】基于matlab遗传算法多车辆路径规划【含Matlab源码 704期】

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二、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

三、部分源代码

clear
clc
close all
dmax=40;                      %单车的最大行驶距离
qmax=30;                      %单车的最大货物携带量
c0=10;                        %单车的出发成本
c1=1;                         %单车的行驶成本
X=[18.70,15.2916.47,8.4520.07,10.1419.39,13.3725.27,14.2422.00,10.0425.47,17.0215.79,15.1016.60,12.3814.05,18.1217.53,17.3823.52,13.4519.41,18.1322.11,12.5111.25,11.0414.17,9.7624.00,19.8912.21,14.50];
Q=[0 3.0 2.5 5.5 3.0 1.5 4.0 2.5 3.0 2.0 2.5 3.5 3.0 5.0 4.5 2.0 3.5 4.0];
NIND=100;                     %种群大小
MAXGEN=200;
Pc=0.9;                       %交叉概率
Pm=0.05;                      %变异概率
GGAP=0.9;                     %代沟
D=Distance(X);                %生成距离矩阵
N=size(D,1);                  %客户点数
K=10;                         %初始的车辆数
%生成初始种群
Chrom=InitPop(NIND,N,K);
%优化
gen=1;
figure(1);
hold on;
box on;
xlim([0,MAXGEN])
title('优化过程')
xlabel('代数')
ylabel('最优值')
ObjV = PathCost(Chrom,Q,D,dmax,qmax,c1,c0,K);                  %计算总花费
[preObjV,BestIndex] = min(ObjV);                               %找出最小的花费
BestChrom = Chrom(BestIndex,:);while gen<MAXGEN%计算适应度ObjV=PathCost(Chrom,Q,D,dmax,qmax,c1,c0,K);line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pause(0.001)[preObjV,BestIndex]=min(ObjV);BestObjV(gen)=preObjV;AveObjV(gen)=sum(ObjV)/NIND;BestChrom(gen,:) = Chrom(BestIndex,:);FitnV = Fitness(ObjV);%选择SelCh1 = Select(Chrom,FitnV,GGAP);%交叉SelCh2 = Recombin(SelCh1,Pc);%变异SelCh3 = Mutate(SelCh2,Pm);%逆转操作SelCh4 = Reverse(SelCh3,D,Q,dmax,qmax,c1,c0,K);%重新插入新的种群Chrom =Reins(Chrom,SelCh4,ObjV);gen = gen+1;
end
%画出最优解的路线图
ObjV=PathCost(Chrom,Q,D,dmax,qmax,c1,c0,K);
[minObjV,minInd]=min(ObjV);
DrawPath(Chrom(minInd(1),:),X);
%输出最优解
disp('最优服务顺序:')
p=OutputPath(Chrom(minInd(1),:));
disp(['总花费：',num2str(minObjV)]);
s=0;
R=Chrom(minInd(1),:);
for i=1:size(R,2)-1s=s+D(R(i),R(i+1));
endfunction DrawPath(Chrom,X)
%%画路线图函数
%输入
%Chrom   待画路线
%X       各服务点的坐标位置R=Chrom;
figure;
hold on
plot(X(:,1),X(:,2),'o','color',[0.5,0.5,0.5])
plot(X(Chrom(1,1),1),X(Chrom(1,1),2),'rv','MarkerSize',20)
for i=1:size(X,1)text(X(i,1)+0.05,X(i,2)+0.05,num2str(i),'color',[1,0,0]);
end
A=X(R,:);
row=size(A,1);
for i=2:row[arrowx,arrowy]=dsxy2figxy(gca,A(i-1:i,1),A(i-1:i,2));annotation('textarrow',arrowx,arrowy,'HeadWidth',8,'color',[0,0,1]);
end
function varargout = dsxy2figxy(varargin)
if length(varargin{1}) == 1 && ishandle(varargin{1}) ...&& strcmp(get(varargin{1},'type'),'axes')   hAx = varargin{1};varargin = varargin(2:end);
elsehAx = gca;
end;
if length(varargin) == 1pos = varargin{1};
else[x,y] = deal(varargin{:});
end
axun = get(hAx,'Units');
set(hAx,'Units','normalized');
axpos = get(hAx,'Position');
axlim = axis(hAx);
axwidth = diff(axlim(1:2));
axheight = diff(axlim(3:4));
if exist('x','var')varargout{1} = (x - axlim(1)) * axpos(3) / axwidth + axpos(1);varargout{2} = (y - axlim(3)) * axpos(4) / axheight + axpos(2);
elsepos(1) = (pos(1) - axlim(1)) / axwidth * axpos(3) + axpos(1);pos(2) = (pos(2) - axlim(3)) / axheight * axpos(4) + axpos(2);pos(3) = pos(3) * axpos(3) / axwidth;pos(4) = pos(4) * axpos(4 )/ axheight;varargout{1} = pos;
end

四、运行结果

五、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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