【外卖配送】蚁群算法求解外卖配送问题【含Matlab源码 2351期】

原创于 2024-06-11 23:39:15 发布 · 773 阅读

20 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab

Matlab路径规划（仿真科研站版）专栏收录该内容

1286 篇文章

订阅专栏

💥💥💞💞欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家💞💞💥💥

✅博主简介：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仿真科研站博客之家

🏆代码获取方式：
💥扫描文章底部QQ二维码💥

⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
在这里插入图片描述

⛄更多Matlab路径规划（仿真科研站版）仿真内容点击👇
Matlab路径规划（仿真科研站版）

⛄一、蚁群算法求解外卖配送问题

1 传统蚁群算法
1.1 蚁群算法的描述
利用蚂蚁运动的随机性进而进行权重的初始化方式,得到迭代次数并计算出全部蚁群的多重路径进行搜索循环。根据模型筛选蚁群选择下一个节点,判断是否全部蚂蚁迭代、信息素的更新,去计算概率并判断禁忌表中是否饱和,当显示饱和已满,最终判断满足结束条件,得出结论。

蚁群系统是在20世纪90年代被意大利学者M.Dorigo、V.Maniezzo等通过观察记录蚂蚁的觅食性所发现的。蚂蚁的觅食过程中会释放一种信息素,蚂蚁之间通过信息素来进行通信和协调,根据释放信息素的浓度选择找到觅食的最短路径。1992年,Marco Doigo的博士论文中正式提出蚁群算法。

在后续对蚁群的觅食行为研究中发现,蚂蚁在外出觅食的路上会释放一种信息素,蚁群内的蚂蚁通过这些信息素从而实现信息的传递。而蚁群算法则是通过模拟蚂蚁种群的这种觅食过程,采用觅食过程中的一些特性,寻找确定最优的路径。

1.2 蚁群算法的优点
蚁群算法(图1)是一种模拟退化算法,反映了蚁群的觅食过程、蚁群在觅食过程中所表现的特性。这种模拟退化算法也具备以下特性:

(1)自组织性。在没有特定的外界干预的条件下,蚂蚁觅食产生自组织性,单个蚂蚁对于路径的无序寻找并且留下信息素产生作用,从而自发地趋向路径的选择,直到寻找到路径的最优解,这一过程经过算法的演变,将无序转化为有序。

(2)并行机制。每只蚂蚁在搜索路径的过程具有独立性的特点,同时也会通过信息素进行搜索路径的交流,也随即共同寻找出最优路径,从而提高搜寻的效率。蚁群算法的普适性是组合优化问题求解的重要方式,也同时增加了算法的可靠性。

(3)鲁棒性。蚁群算法的求解结果不依赖初始路线的选择,搜索过程中也不需要过多的人工因素干扰,收敛程度并不受参数、概率模型的约束。在运行过程中具有稳健性的特点,保障外卖系统大数量分析和接受订单过程中的安全性、系统的可行性。

(4)全局搜索能力强。蚁群算法应用在复杂的搜索任务中时,每一种信息素的产生代表了一只蚂蚁的信息搜索的传递,模型构造继而应用多点同时开始进行独立的解的搜索,从而体现全局进行搜索时其强大搜索的能力,找到多种路径的选择并有效进行最优路径的选择。

2 最优路线求解
对蚂蚁航迹上的信息素优化更新后,求解最优路线,实现过程如下:

(1)将信息素的值设置为1,在迭代中其启发式信息保持不变。

(2)随机选择其一个外卖位置作为蚂蚁a的出发位置,进行第一次航迹的行走,若蚂蚁a未寻访完所有外卖位置,则以蚂蚁a的当前位置开始随机先择下一个外卖位置。

(3)设置一个外卖位置在(1,0)的随机数,如果随机数小于设置的控制参数,则在未走访过多外卖位置中,选择最大可行性的外卖位置作为蚂蚁下一个移动的外卖位置。在蚂蚁走访完所有的外卖位置后返回走访外卖位置的先后顺序。

对蚂蚁个体的选择概率进行积累概率,与产生的随机数进行对比从而选择下一个外卖位置,从不断地迭代中找到最短路径并输出。

⛄二、部分源代码

clc;
clear;
close all;
%% 题目描述：外卖配送问题
%每一个客户都对应特定的商家
%只有一个骑手 %后续可以换成n个骑手
%无限容量、无限里程、无限时间
%现在已经更新为可以有限容量了
%一般是最小里程等求和作为目标函数，比较符合自然规律；暂时没想到里程接近
%收到订单后要先到商家才能再到客户

%% 数据
% 坐标
Buyer = [-4,-1; -4.5,-0.5; -3,-3; -3,2.5; -3,0.5; -1,-2; -1,-1; -0.5,-1;
-0.5,0; 0,3; 1.5,-4; 1,-3; 1, -2; 0.5,-1; 0.5,3; 2.5,-1; 1.5,0;
2,1; 3,-1; 3,4];
Seller = [2,-3; 0,4; 1,0; -4,-3; 2, -2; 4,-1; 3,3; 4,2; 4,-1; 3,1;
-3,-1; 5,0; -2,0; -4,2; -3,1; -3,-2; -1,2; -1,0;0,1;0,2 ];

% 配重
global Weight
global W_max
Weight = [1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1];
Weight = [Weight;-Weight];%到卖家加上重量，到买家加上负的重量
W_max = 3;%这样就意味着不能带超过W_max份的物品

n = size(Seller,1);

% 前提
global pre %前提列表，必须要先经过前提
pre(1:n) = 0; %卖家无前提
pre(n+1:2*n) = 1:n; %买家前提是对应卖家

%% 求解部分
% 测试外卖问题
X = [Seller;Buyer];
[Result,~] = ACO(X, 0);
% 测试TSP
% X = Seller;
% [Result,~] = ACO(X, 1);

%% 画图
plot(Result(:,1),Result(:,2),‘o-’);
hold on;
plot(Seller(:,1),Seller(:,2),‘o’);
plot(Result(1,1),Result(1,2),‘rp’,‘MarkerSize’,9);

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]连杰,卢宇航,张彤凤,魏存拴,张秀文.基于改进的蚁群算法的无人机送外卖航迹规划[J].科技经济市场. 2020(12)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
1.1 PID优化
1.2 VMD优化
1.3 配电网重构
1.4 三维装箱
1.5 微电网优化
1.6 优化布局
1.7 优化参数
1.8 优化成本
1.9 优化充电
1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰