【优化选址】基于遗传算法实现发件中心-配送点-客户三级选址问题求解附matlab代码

简介: 【优化选址】基于遗传算法实现发件中心-配送点-客户三级选址问题求解附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

在物流网络中,配送中心连接着供货点和需求点,是两者之间的桥梁,在物流系统中有着举足轻重的作用,因此搞好配送中心的选址将对物流系统作用的发挥乃至物流经济效益的提高产生重要的影响. 本论文在综述配送中心选址问题研究现状的基础上,通过对配送中心选址特点的分析,对配送中心选址的模型和算法进行了研究.该模型以系统总成本最低为目标函数,结合快递的流通过程,形成了基于发件中心、配送中心的选址分配。采用遗传算法,运用MATLAB编程进行仿真,通过编码、选择、交叉等遗传算子,利用算例对选址模型进行仿真求解,仿真结果表明,遗传算法可实现资源配置,规划配送中心的选址分配。

⛄ 部分代码

function populationMat = InitializeIndividuality(populationMat,populationNumber,M,N,probabilityMat,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition)


countNumber = 1;


while countNumber<=populationNumber

   % 生成第一个解

   temp1 = SelectValue(probabilityMat);

   populationMat{countNumber,1} = temp1;

   

   % 生成第二个解

   temp2 = randperm(M);

   populationMat{countNumber,2} = temp2(1:temp1);

   

   % 生成第三个解

   start = 1;

   tempMat = zeros(1,temp1);

   addValue = 0;

   while start<=temp1

       if start==temp1

           tempMat(start) = N-addValue;

           break;

       end

       tempMat(start) = randi(N-(temp1-start)-addValue);

       addValue = round(sum(tempMat));

       

       start = start+1;

   end

   populationMat{countNumber,3} = tempMat;

   

   %生成第四个解

   populationMat{countNumber,4} = CreateFourthSolve(temp1,temp2(1:temp1),tempMat,distriCenterPosition,customerPosition,N);

   

   % 判断解是否满足约束条件

   if ConstraintFunction(populationMat(countNumber,:),customerRequirement,distriCenterVolume)

       countNumber = countNumber+1;

   end    

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李芬, 徐国虎. 基于遗传算法的配送中心选址问题求解[J]. 物流工程与管理, 2007, 29(003):57-59.

[2] 郜振华. 配送中心选址模型与算法研究[D]. 东南大学.

[3] 温小郑, 张静. 基于遗传算法的冷链配送中心选址[J]. 西安邮电大学学报, 2018.

[4] 陶羿, 朱建青, 李明. 基于改进遗传算法的物流中心选址优化[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(25):3.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


相关文章
|
2天前
|
算法
分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例
这只是简单的示例代码,实际应用中可能还需要根据具体需求进行更多的优化和处理。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
|
6天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
6天前
|
人工智能 算法 大数据
Linux内核中的调度算法演变:从O(1)到CFS的优化之旅###
本文深入探讨了Linux操作系统内核中进程调度算法的发展历程,聚焦于O(1)调度器向完全公平调度器(CFS)的转变。不同于传统摘要对研究背景、方法、结果和结论的概述,本文创新性地采用“技术演进时间线”的形式,简明扼要地勾勒出这一转变背后的关键技术里程碑,旨在为读者提供一个清晰的历史脉络,引领其深入了解Linux调度机制的革新之路。 ###
|
13天前
|
算法 测试技术 开发者
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗;代码审查通过检查源代码发现潜在问题,提高代码质量和团队协作效率。本文介绍了一些实用的技巧和工具,帮助开发者提升开发效率。
15 3
|
12天前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
17天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
16天前
|
存储 缓存 算法
优化轮询算法以提高资源分配的效率
【10月更文挑战第13天】通过以上这些优化措施,可以在一定程度上提高轮询算法的资源分配效率,使其更好地适应不同的应用场景和需求。但需要注意的是,优化策略的选择和实施需要根据具体情况进行详细的分析和评估,以确保优化效果的最大化。
|
17天前
|
并行计算 算法 IDE
【灵码助力Cuda算法分析】分析共享内存的矩阵乘法优化
本文介绍了如何利用通义灵码在Visual Studio 2022中对基于CUDA的共享内存矩阵乘法优化代码进行深入分析。文章从整体程序结构入手,逐步深入到线程调度、矩阵分块、循环展开等关键细节,最后通过带入具体值的方式进一步解析复杂循环逻辑,展示了通义灵码在辅助理解和优化CUDA编程中的强大功能。
|
17天前
|
存储 缓存 算法
前端算法:优化与实战技巧的深度探索
【10月更文挑战第21天】前端算法:优化与实战技巧的深度探索
13 1
|
18天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。