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⛄ 内容介绍
以数字型基础设施为代表的"新基建"目前处在起步阶段,面对经济下行的压力,夯实物流产业基础,可合理规划配送路线来提高物流配送效率.以合肥市某知名快递企业配送路径优化问题为研究对象,分析该企业配送问题,建立以配送网络成本最小为优化目标的数学模型,采用基本遗传算法的流程为模型设计算法,仿真运行得出结论.
⛄ 部分代码
%% 画出最优配送方案路线图
%输入：bestVC,bestNV 配送方案
function draw_Best_num(bestVC,bestNV,center_pos,demand,vertexs,z)
hold on;box on
title('最优配送方案路线图')
disp(['优化结束！']);
disp(['~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~']);
disp(['优化的车辆使用数目为：',num2str(length(bestVC))]);
for i=1:length(bestVC)
fprintf('车辆');
fprintf('%d',i);
fprintf('的配送路径为：0 ->');
for j=1:length(bestNV{i})
fprintf('%d -> ',bestNV{i}(j));
end
fprintf('0\n');
end
hold on;
color_str=[0 0 0.5
0 0.75 1
0 0.8 0.8
0 0.4 0
1 0.84 0
0.74 0.56 0.56
0.8 0.36 0.36
0.65 0.16 0.16
1 0 0
1 0 1
0.6 0.2 0.8];
for i=1:length(bestVC)
line([vertexs(1,1),vertexs(bestNV{i}(1)+1,1)],[vertexs(1,2),vertexs(bestNV{i}(1)+1,2)],'color',color_str(i,:),'linewidth',2);
for j=1:length(bestNV{i})-1
line([vertexs(bestNV{i}(j)+1,1),vertexs(bestNV{i}(j+1)+1,1)],[vertexs(bestNV{i}(j)+1,2),vertexs(bestNV{i}(j+1)+1,2)],'color',color_str(i,:),'linewidth',2);
end
line([vertexs(bestNV{i}(j+1)+1,1),vertexs(1,1)],[vertexs(bestNV{i}(j+1)+1,2),vertexs(1,2)],'color',color_str(i,:),'linewidth',2);
end
plot_pos(center_pos,demand);
disp('此方案下各项成本计算如下：');
disp(['车辆派遣成本为：',num2str(z(1))]);
disp(['油耗成本为：',num2str(z(2))]);
disp(['时间惩罚成本为：',num2str(z(3))]);
disp(['车辆容量惩罚成本为：',num2str(z(4))]);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]杨粟涵, 于蕾. 基于遗传算法的快递配送路径优化问题研究[J]. 现代信息科技, 2020, 4(9):3.
