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⛄ 内容介绍
对配送中心来说,物流配送车辆的路径优化(VRP)是物流系统优化的一个关键环节。VRP是典型的NP难问题,遗传算法是一种自适应随机搜索方法,被认为是解决NP难题的途径。针对标准遗传算法局部搜索能力差的缺陷,文中以带时间窗的VRP为研究对象,构造了一种混合遗传算法。该方法在标准遗传算法的基础上引进了扫描-节约操作,充分利用不同的搜索方法,以提高遗传算法的局部搜索能力。
⛄ 代码
function q = localoptimize(q,data)
% input: q.detil, data
% 1. filter and re-optimize q.detil.trip
% 2. re-calculate q.detil.totaldistance
% 3. re-calculate q.detil.completiontime
% output: q.detil
% Dataset & Initial Variable
dom = data.dom;
tom = data.tom;
unload = data.unload;
loaded = data.loaded;
possible = struct('trip',[],'fitness',[]);
besttrip = possible;
% Limit Permutation Parameter
limit = 7;
rand_num = rand();
for i=1:size(q.detail.trip,1)
for j=1:size(q.detail.trip,2)
n = numel(q.detail.trip{i,j});
% Filtering trip by n lenght & Re-optimize the trip
if (n > 3) && (n < 10)
trip = q.detail.trip{i,j};
front_end = trip([1,end]); % Cut Front-End trip
trip([1,end]) = [];
besttrip.fitness = inf;
trips = perms(trip);
if numel(trip) > limit
% Upporbound to get trips index
upperbound = limit/numel(trip);
while rand_num > upperbound
rand_num = rand();
end
rand_pos = floor(rand_num*factorial(numel(trip)))-1;
possible.trip = zeros(factorial(limit),numel(trip));
possible.fitness = zeros(1,factorial(limit));
for u=1:factorial(limit)
possible.trip(u,:) = trips(rand_pos+u,:);
end
else
possible.trip = trips;
end
% Re-evaluate all possible permutation from trip
for m=1:size(possible.trip,1)
possible.fitness(m) = hitungjarak([front_end(1),...
possible.trip(m,:),front_end(end)],dom) +...
hitungjarak([front_end(1),possible.trip(m,:),...
front_end(end)],tom);
% Note: Load and Unloading Processing Time Skipped
if possible.fitness(m) < besttrip.fitness
besttrip.trip = possible.trip(m,:);
besttrip.fitness = possible.fitness(m);
end
end
% Update Trip Total Distance & Total Completion Time
% (Include Load and Unload)
q.detail.trip(i,j) = {[front_end(1),besttrip.trip,...
front_end(end)]};
q.detail.totaldistance(i,j) = hitungjarak(q.detail.trip{i,j},dom);
q.detail.completiontime(i,j) = hitungjarak(q.detail.trip{i,j},tom);
q.detail.completiontime(i,j) = q.detail.completiontime(i,j) +...
q.detail.transportamount(i,j)*(unload+loaded);
end
end
end
end
% Calculate Distance Function
function f = hitungjarak(q,dom)
f = 0;
for i=1:numel(q)-1
f = f + dom(q(i),q(i+1));
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 周则兴. 基于改进人工势场的AUV三维路径规划[C]// 鳌山论坛“2019年水下无人系统技术高峰论坛”——水下无人系统智能技术会议. 0.
[2] 孙环宇, 杨志鹏, 王艺玮,等. 基于自适应参数优化RSSD-CYCBD的行星齿轮箱多故障耦合信号分离及诊断[J]. 北京航空航天大学学报, 2022, 48.
[3] 冉崇善, 张妍. 基于混合遗传算法的大规模VRP问题算法研究[J]. 电脑知识与技术:学术版, 2016(6X):3.
[4] 赵再兴, 万福才. 基于混合和声算法的车辆路径规划问题求解[C]// International Conference on Computational Intelligence & Industrial Application. 2010.
[5] 沈玲. 基于混合遗传算法的带时间窗车辆路径优化问题研究[J]. 物流工程与管理, 2009(2):4.