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⛄ 内容介绍
为了提高物流运输效率,减少不必要的资源消耗,综合规划一条最有效率的车辆配送货物的路径成为当下物流交通研究的一个热点问题。而其中多配送中心的情况研究尚少。车辆路径优化问题(VRP)是基于旅行商问题(TSP)衍生的,这类问题我们都将其归为非确定性多项式(NP)完全组合优化问题。本文在交通物流车辆路径规划的背景下,首先从VRP问题的概念分析出发,构建了一个数学模型,然后对本文解决该问题的核心算法——遗传算法的理论基础及策略思路进行了一个描述。最后通过加入多因素分析,改进了评价的综合成本,将遗传算法应用于解决多配送中心VRP问题,并在过程中探索改进。
⛄ 部分代码
%二进制竞标赛
%只选择了一半
[pop, suoyin] = size(chromo);
touranment=2;
a=round(pop/2);%选取一半
chromo_candidate=zeros(touranment,1);
chromo_rank=zeros(touranment,1);
%chromo_distance=zeros(touranment,1);
chromo_parent=zeros(a,suoyin);
% 获取等级的索引
rank = suoyin ;
for i=1:a
for j=1:touranment
%while (1)
chromo_candidate(j)=round(pop*rand(1));%随机产生候选者,产生索引
if(chromo_candidate(j)==0)%索引从1开始
chromo_candidate(j)=1;
end%产生一个有效的候选人
if(j>1)
while (~isempty(find(chromo_candidate(1:j-1)==chromo_candidate(j))))
chromo_candidate(j)=round(pop*rand(1));
if(chromo_candidate(j)==0)%索引从1开始
chromo_candidate(j)=1;
end
end
end %该候选人不重复
end
for j=1:touranment
chromo_rank(j)=chromo(chromo_candidate(j),rank);
%chromo_distance(j)=chromo(chromo_candidate(j),distance);
end
%取出低等级的个体索引
minchromo_candidate=find(chromo_rank==min(chromo_rank));
chromo_parent(i,:)=chromo(chromo_candidate(minchromo_candidate(1)),:);
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]许伦辉[1], 曹宇超[2], 黄宝山[1]. 基于改进多层编码遗传算法的多配送中心车辆路径优化方法研究[J]. 交通技术, 2019, 8(3):11.
