基于粒子群算法求解带时间窗的+带容量的车辆路径规划问题(惩罚成本)附Matlab代码

简介: 基于粒子群算法求解带时间窗的+带容量的车辆路径规划问题(惩罚成本)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完整代码及仿真定制内容点击👇

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

在物流和运输领域,车辆路径规划是一个重要的问题。在实际应用中,我们常常需要考虑到车辆的容量限制以及时间窗口约束。这样的问题在实际中非常具有挑战性,因为我们需要在满足这些约束的前提下,找到一种最优的路径规划方案。本文将介绍如何使用粒子群算法来解决这个问题,并引入惩罚成本的概念来进一步优化解决方案。

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,它模拟了鸟群或鱼群等动物群体的行为。在粒子群算法中,问题的解决方案被表示为一个粒子,而粒子群则由多个粒子组成。每个粒子都有自己的位置和速度,并且通过与其他粒子的交互来不断调整自己的位置和速度。通过迭代的方式,粒子群算法可以逐渐找到最优解。

在车辆路径规划问题中,我们可以将每个粒子看作是一种路径规划方案。每个粒子的位置表示了车辆的行驶路线,而速度则表示了车辆的行驶速度。为了满足时间窗口约束,我们可以引入惩罚成本的概念。如果某个粒子的路径规划方案违反了时间窗口约束,那么它将获得一个较高的惩罚成本。通过引入惩罚成本,粒子群算法可以更加有针对性地搜索最优解空间。

另外,为了满足车辆容量限制,我们可以在粒子的位置更新过程中引入额外的约束条件。例如,我们可以使用贪心算法来确保每个粒子的路径规划方案不会超出车辆的容量限制。通过结合时间窗口约束和容量限制,粒子群算法可以找到一种既满足约束条件又最优的路径规划方案。

在实际应用中,我们需要根据具体情况来确定惩罚成本的大小。如果时间窗口约束非常严格,我们可以设置较高的惩罚成本,以确保算法能够更加注重时间窗口的约束。另外,我们还可以根据车辆的容量限制来设置不同的惩罚成本。通过调整惩罚成本的大小,我们可以在满足约束条件的前提下,找到最优的路径规划方案。

综上所述,基于粒子群算法的带时间窗和带容量的车辆路径规划问题是一个具有挑战性的问题。通过引入惩罚成本的概念,粒子群算法可以更加有效地搜索最优解空间。在实际应用中,我们可以根据具体情况来调整惩罚成本的大小,以找到既满足约束条件又最优的路径规划方案。粒子群算法在车辆路径规划问题中的应用有着广阔的前景,可以为物流和运输领域提供更加高效和优化的解决方案。

📣 部分代码

%%—————粒子群算法求解带时间窗的车辆路径规划问题——————%%%clcclear allclose all%% 目标约束初始化%同时需要给出距离矩阵(DS)--DSDS=load('DS.mat');DS=struct2cell(DS);DS=cell2mat(DS);%车辆速度(speed)speed=50;  %各任务的时间窗([ETi,LTi])---CTCT=load('CT.mat');CT=struct2cell(CT);CT=cell2mat(CT);%服务时间(STi)--STST=load('ST.mat');ST=struct2cell(ST);ST=cell2mat(ST);%车辆容量(W)w=7.5; %各场点的货运量(gi)--gg=load('g.mat');g=struct2cell(g);g=cell2mat(g);%运输成本矩阵y(与运输距离成正比)y=3;%定义目标函数的罚金成本PE,PLPE=50;%早到时间惩罚PL=50; %到达加上该场点的服务时间达到LT的惩罚%% 粒子初始化n=40;  %粒子规模c1=1.49; %参数1c2=2.33;  %参数2m=9;   %%任务数cdm=linspace(1,m,m);  %%生成任务编号vn=4;  %%总的车辆数Xv=zeros(n,m); %各任务对应的车辆编号,为0-vn之间的整数Xr=zeros(n,m);  %为各车辆进行各项任务的顺序Vv=zeros(n,m);  %为车辆编号的速度Vr=zeros(n,m);  %为任务顺序的速度maxgen=100;     %迭代最大次数pbestXr=zeros(n,m); %%各粒子的在历史过程中的最优解pbestXv=zeros(n,m); %%各粒子的在历史过程中的最优解gbestXr=zeros(1,m); %%粒子种群在历史过程中的最优gbestXr=zeros(1,m); %%粒子种群在历史过程中的最优%% 算法实现%i=1时

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘照仑.基于隐式有限差分格式的频率空间域地震正演模拟[D].中国海洋大学,2016.

[2] 王毅.物流配送系统车辆路径规划问题研究[D].华南理工大学,2009.DOI:10.7666/d.Y1593615.

[3] 孙晨阳.带软时间窗和充电站的电动汽车车辆路径规划研究[D].燕山大学[2023-09-28].

[4] 秦家娇,张勇,毛剑琳,等.基于粒子碰撞的粒子群算法求解带时间窗车辆调度问题[J].计算机应用研究, 2012, 29(4):3.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2012.04.014.

🎈 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

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合



相关文章
|
15天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
1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。
|
2天前
|
存储 算法 决策智能
基于免疫算法的TSP问题求解matlab仿真
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法(IA)的解决方案,该算法模拟生物免疫系统的运作机制,通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤,有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行,展示了良好的优化效果。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
10 3
|
12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。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
32 0
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
13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。
|
18天前
|
存储
基于遗传算法的智能天线最佳阵列因子计算matlab仿真
本课题探讨基于遗传算法优化智能天线阵列因子,以提升无线通信系统性能,包括信号质量、干扰抑制及定位精度。通过MATLAB2022a实现的核心程序,展示了遗传算法在寻找最优阵列因子上的应用,显著改善了天线接收功率。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数,提高信号检测的准确性和鲁棒性,尤其适用于低信噪比环境。