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⛄ 内容介绍
某市引进一架专业大型无人机用于紧急状态下的药品投递，每个站点只能投放一次，可选择指派任意站点的无人机起飞出发完成投递任务，但必须在配送完毕后返回原来的站点。站点地理位置坐标（单位为公理）如下图所示。每个站点及容纳的病人数量见附件.mat数据，现要求通过数学建模，在保证速度和优先救治病人数量多的站点前提下，提供药品紧急配送策略。考虑每个站点的病人数量，优先给病人数量多的站点配送，同时兼顾累计最短距离.
在无人机药品配送路线规划中，我们可以将城市视为药品需要配送的目标地点，无人机从起点出发，经过所有目标地点，并返回起点。
下面是一个基于模拟退火算法的简单示例步骤：
- 定义问题：将目标地点表示为城市，并计算城市之间的距离矩阵。
- 初始化路径：随机生成一个初始路径，即一条访问所有城市的路径。
- 计算目标函数：计算当前路径的总距离作为目标函数值。
- 迭代优化：通过模拟退火算法进行迭代优化，每次迭代中，对当前路径进行微小变化（例如交换两个城市的位置），并计算新路径的总距离。
- 如果新路径的总距离更短，则接受该变化。
- 如果新路径的总距离更长，则根据一定概率（例如按照Metropolis准则）决定是否接受该变化，以避免陷入局部最优解。
- 终止条件：当达到一定的迭代次数或满足停止准则（例如连续多次迭代后目标函数值变化较小）时，停止迭代。
- 输出结果：返回迭代过程中最优的路径作为最终的无人机药品配送路线。
⛄ 部分代码
clc,clear,close all;%% ------------------------------------------------------------------------%加载数据load data_all.matdata = zeros(25,2);data(:,1) = data_all(:,2);data(:,2) = data_all(:,3);%% ------------------------------------------------------------------------%模拟退火参数设置n = size(data,1); %站点数量T = 100*n; %初始温度L = 100; %马尔可夫链长度K = 0.99; %衰减参数%% ------------------------------------------------------------------------%站点坐标结构体cp = struct([]);for i = 1:n cp(i).x = data(i,1); cp(i).y = data(i,2);endendfigure(2);plot(len, 'LineWidth', 1.1)grid on;xlabel('迭代次数')ylabel('目标函数值')title('适应度进行曲线')disp('优化结束')%% ------------------------------------------------------------------------%计算路线总长度函数function len = funcp(cp,n)len = 0;for i = 1:n-1 len = len+sqrt((cp(i).x-cp(i+1).x)^2+(cp(i).y-cp(i+1).y)^2); %累计欧氏距离endlen = len+sqrt((cp(n).x-cp(1).x)^2+(cp(n).y-cp(1).y)^2);end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 范叶满、沈楷程、王东、翟长远、张海辉.基于模拟退火算法的无人机山地作业能耗最优路径规划[J].农业机械学报, 2020, 51(10):8.DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2020.10.005.
[2] 张维,马志华,杨洋洋,等.基于改进遗传模拟退火算法的刀具准时化配送路径规划[J].现代制造工程, 2020.DOI:10.16731/j.cnki.1671-3133.2020.10.015.
[3] 田昀,梁海龙.基于模拟退火算法的物流配送路径优化问题分析[J].交通科技与经济, 2013, 15(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1008-5696.2013.05.023.
