【物流选址】基于matlab节约算法求解考虑碳排放及带时间窗的物流选址问题【含Matlab源码 1589期】
2024-06-07 02:35:14
一、节约算法简介
基本思想
行时通过这一条弧。
迭代步骤
二、部分源代码
clc
clear all
p1=0.9;
customer=xlsread('customer.xlsx'); %需求点信息
facility=xlsread('facility.xlsx'); %设施点信息
facilityposition=facility(:,2:3); %设施坐标
customerposition=customer(:,2:3); %需求点坐标
position=[facilityposition;customerposition];
xlswrite('position.xlsx',position)
position1=[position(:,1) position(:,2)];
distMatrix=dists(position1); %计算得出的两点之间的距离
xlswrite('distMatrix.xlsx',distMatrix)ttimeu=fix(distMatrix); %两点之间的距离
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%固定数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Qofcar=200; %车辆容量
costofallcar=5000; %车辆固定成本
costofunitdistance=9; %单位距离成本
tanpaifangyinzi=1; %车辆碳排放因子
danweiyouhao=1; %车辆单位油耗
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算出来的数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Numberofpoints=size(customer,1); %需求点数量
Numberoffacilities=size(facility,1); %设施点数量
quantity=[customer(:,1) customer(:,4) customer(:,4)]; %需求点需求量
Qoffacilities=[facility(:,1) facility(:,4)]; %设施容量
timewindow=[customer(:,1) customer(:,6:7)]; %需求点时间窗
countfacility=facility(:,5); %建立设施固定成本
codeofpicture=1;timewindowassignofpoint=[2 1 2 1 3 3 1 2 1 1 2 3 2];
[outcome1,outcome2,outcome3]=cw(Numberoffacilities,assignofpoint,ttimeu,timewindow,distMatrix,quantity,Qofcar,p1);
%outcome1=[1 1 2 1 2 3 3 4 4 3 5 5 5];
%outcome2=[9 2 10 4 7 13 1 11 8 3 12 5 6];
[outcome1,outcome2,outcome3]=tabu(outcome1,outcome2,outcome3,distMatrix,ttimeu,Numberoffacilities,timewindow);[Picture]=picture(codeofpicture,outcome1,outcome2,outcome3,customer,facility);function [outcome1,outcome2,outcome3]=cw(Numberoffacilities,assignofpoint,ttimeu,timewindow,distMatrix,quantity,Qofcar,p1) H=1;outcome3=zeros(1,Numberoffacilities);%与设施点的伪编号是一一对应的 %%%%%%%找到实际分配的设施点，因为之前的chrom中为1的点，可能%%%%%%%%%%%%%facilitypop=zeros(1:Numberoffacilities);facilitypop(assignofpoint)=1;trueSelectefacilities=find(facilitypop(1,:)==1); %被选择的设施编号 trueselectNumberoffacilities=size(trueSelectefacilities,2);outcome1=cell(1,trueselectNumberoffacilities);outcome2=cell(1,trueselectNumberoffacilities); for i=1:trueselectNumberoffacilities%此时的设施为ia=trueSelectefacilities(i);%设施的伪编号 pointofsubroute=find(assignofpoint==a);%属于该设施点的所有需求点的伪编号Numberofpointsofsubroute=size(pointofsubroute,2);%该设施点的需求点数量 judge=zeros(1,Numberofpointsofsubroute); %判断需求点的位置情况 chrom1=zeros(1,Numberofpointsofsubroute);%最后输入的是伪编号 chrom2=sort(pointofsubroute); %需求点伪编号从小到大排序 originalchrom2=chrom2;%%对关键节点先分配一个车辆给它？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？？对不对？%for j=1:Numberofpointsofsubroute %if timewindow(chrom2(j),2)==timewindow(chrom2(j),3) %chrom1(j)=H;%H=H+1; %end%end %%%%%%%%计算到达时间%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% arrivetime=zeros(1,Numberofpointsofsubroute);%需求点的到达时间,与当前的originalchrom2位置一一对应，与分配给该设施点的需求点一一对应 for j=1:Numberofpointsofsubroute if ttimeu(chrom2(j)+Numberoffacilities,a)<timewindow(chrom2(j),2) arrivetime(j)=timewindow(chrom2(j),2); elsearrivetime(j)=ttimeu(chrom2(j)+Numberoffacilities,a); endend %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%路径节约值列表%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% savingnumber=zeros(Numberofpointsofsubroute);%与分配给该设施的需求点的伪编号一一对应 for j=1:Numberofpointsofsubroute for z=1:Numberofpointsofsubroute if j~=z savingnumber(j,z)=distMatrix(chrom2(j)+Numberoffacilities,a)+distMatrix(chrom2(z)+Numberoffacilities,a)-distMatrix(chrom2(j)+Numberoffacilities,chrom2(z)+Numberoffacilities); endendend [a b]=max(savingnumber);%a输入值，b中对应的数字为行，对应的列数为列 [c d]=max(a);%c输入具体的当前节约值，d为列数 e=b(d);%e为行 %%%在节约值列表中e行d列是当前最大的节约量E=chrom2(e);%此时的E为节约量最大的需求点伪编号之一D=chrom2(d);%此时的D为节约量最大的需求点伪编号之1 done=1; while(done<2) if judge(e)==0&&judge(d)==0 PD=0; a=quantity(E,2)+quantity(D,2);aa=quantity(E,3)+quantity(D,3);pp1=normcdf(Qofcar,a,sqrt(aa));a2=find(chrom2==D); b2=find(chrom2==E);if pp1>p1 EFj=arrivetime(e)+ttimeu(E+Numberoffacilities,D+Numberoffacilities)-arrivetime(d); if EFj<0 aheadtime=arrivetime(d)-timewindow(D,2); if aheadtime>=-EFj PD=1; endelseif EFj==0PD=1; elseif EFj>0 delaytime=timewindow(D,3)-arrivetime(d); if delaytime>=EFj PD=1; endendif PD==1 chrom1(e)=H; chrom1(d)=H;%H为车辆编号 judge(e)=1;%与设施直接相连的起点为1 judge(d)=2;%与设施直接相连的终点为2 H=H+1; arrivetime(d)=arrivetime(d)+EFj;if b2>a2chrom2(a2)=E;chrom2(b2)=D;endendendsavingnumber(e,d)=0; elseif judge(e)==0&&judge(d)==1; a2=find(chrom2==D); b2=find(chrom2==E); a=find(chrom1==chrom1(a2)); b=sum(quantity(chrom2(a),2))+quantity(E,2);bb=sum(quantity(chrom2(a),3))+quantity(E,3); pp1=normcdf(Qofcar,b,sqrt(bb)); c=size(a,2);if pp1>p1 EFj=arrivetime(e)+ttimeu(E+Numberoffacilities,D+Numberoffacilities)-arrivetime(d); if EFj<0 a1=10000; for j=1:c b1=find(originalchrom2==chrom2(a(j))); Aheadtime=arrivetime(b1)-timewindow(chrom2(a(j)),2); if Aheadtime<a1 aheadtime=Aheadtime; a1=Aheadtime; endendif aheadtime>=-EFj PD=1; endelseif EFj==0 PD=1; elseif EFj>0 a1=10000; for j=1:c b1=find(originalchrom2==chrom2(a(j))); Delaytime=timewindow(chrom2(a(j)),3)-arrivetime(b1); if Delaytime<a1 delaytime=Delaytime; a1=Delaytime; endend
三、运行结果
四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
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