【多式联运】基于遗传算法的多种农产品冷藏环境下多式联运路径规划附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在军事运输中,采用多种运输方式联合投送是加强战略投送能力建设发展的重要途径,而路径规划是制定多式联运输送保障方案的关键第一步。本文提出了一个以遗传算法为主框架的解决方案,用来求解多式联运的路径规划问题。首先,本文从运输需求内容、运输过程、应用场景等角度对多式联运在军事运输中的应用进行分析,定义多式联运路径规划问题,建立分别以时问最短、路线最短、成本最低为目标的多式联运路径规划模型。该问题是一个规模庞大的组合优化问题,属于NP-hard问题。提出了以遗传算法为主,A*算法为辅的求解思路。接着,参考层次空间推理理论,将铁路、水路、公路、航空等多种运输方式的道路网络数据融合并分层,构建多式联运路径规划专用的网络拓扑。这样的分层处理,能够将单一运输方式道路网络中的最短路这一子问题剥离出来,也能够有效地降低遗传算法搜索空间的规模。然后,本文针对多式联运路径的特点,设计遗传算法的基本要素,并根据算法的实际运行情况调整各项参数。

基于遗传算法的多种农产品冷藏环境下多式联运路径规划是一个复杂的问题。它涉及到多个因素，包括不同农产品的特性、冷藏环境要求、多式联运的可行性和效率等。数据准备：收集相关农产品的信息，包括产地、目的地、数量、保鲜要求等。同时，需要了解不同运输方式（如航空、铁路、公路等）的特点，包括运输时间、成本、容量等。问题建模：将路径规划问题转化为数学模型。可以使用图论中的网络模型来表示各个产地和目的地之间的连接关系，节点表示产地和目的地，边表示不同运输方式之间的路径。同时，需要定义适当的目标函数，如最小化总运输成本、最小化总运输时间等。遗传算法初始化：初始化遗传算法的参数，包括种群大小、交叉率、变异率等。同时，需要定义适合该问题的染色体编码方式，以及相应的遗传操作（如交叉和变异）。适应度函数定义：根据问题建模中定义的目标函数，设计适应度函数来评估每个个体的优劣。适应度函数可以考虑多个因素，如总运输成本、总运输时间以及冷藏环境的合规性等。遗传算法迭代优化：通过遗传算法的迭代优化过程，不断生成新的个体，并根据适应度函数对个体进行选择、交叉和变异操作，以逐步优化路径规划的解。评估与调优：在每一代迭代后，评估当前最优解的性能，并根据需要进行调优。可以根据实际情况，对遗传算法的参数进行调整，以获得更好的路径规划结果。

⛄ 部分代码

function distance_road = distanceZH(dis_road,num)distance_road = 10000*ones(size(dis_road));% if num ==1%     distance_road = 10000*ones(size(dis_road));% elseif num ==2%      distance_road = 10000*ones(size(dis_road));% else%      distance_road = 100000*ones(size(dis_road));% endfor i =1:size(dis_road)    for j = 1:size(dis_road)        if dis_road(i,j)~=0            distance_road(i,j) = dis_road(i,j);            distance_road(j,i) = dis_road(i,j);        end    endenddistance_road = distance_road - diag(diag(distance_road));% 对角线元素为 0 end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张习习.低碳背景下生鲜农产品冷藏集装箱多式联运路径选择研究[J].[2023-07-26].

[2] 柳超.基于遗传算法的多式联运路径规划[D].东南大学,2015.DOI:10.7666/d.Y2976943.

[3] 王欣欣.遗传算法求解多式联运最小费用问题[J].  2009.

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