【优化指派】粒子群算法求解指派优化问题（工作质量）【含Matlab源码 2390期】

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Matlab优化求解（仿真科研站版）

⛄一、飞机指派模型的建立简介

1 飞机指派问题概述
飞机排班是依据航空公司的航班计划和飞机维护工作安排为每一个航班指定一架具体执行的飞机, 也即给每一个航班号分配一个相应的机尾号。目前, 国内航空公司的飞机排班流程大致如下:

1)根据航空公司的航班时刻表,将航空公司一个周期内所有航班连接成时间地点前后衔接的航班串。
2)将生成的航班串进行筛选,得到覆盖所有航班而且满足一定目标的部分航班串。这里的“一定目标” 一般是指航班串数最少。航班串数越少在随后的指派过程中用到的飞机就越少。
3)为筛选得到的每一个航班串指派一架具体执飞的飞机。
飞机排班的过程中要受到航班飞行区域、飞机维修计划等诸多因素的制约,本文针对上述飞机排班问题中的第3个子问题进行研究,主要考虑的约束如下:
1)唯一性约束在同一时间每架飞机最多只能执行一个航班,每个航班只能由一架飞机执行。
2)飞机总数约束任何时刻在地面机场的飞机数和在空中执行航班的飞机数之和保持不变。
3)飞机与航班的匹配性约束飞机的大小、可飞行区域等要与航班要求相一致。

2 飞机指派问题优化模型
飞机指派优化问题涉及问题规模较大,变量众多,本文基于以上约束,建立了以成本最小化为目标函数的飞机指派模型。模型符号和参数的具体说明如下:

式(1)是成本最小化的目标函数;式(2)和式(3) 是唯一性约束,式(2)表示排班结果应保证每一个航班有且只有一架飞机执行,式(3)表示同一时间每架飞机最多只能执行一个航班;式(4)和式(5)为飞机数量守恒约束,式(4)表示在任意时刻t,在空中执行航班的飞机数量与在地面机场的飞机数量之和等于在排班方案中用到的飞机总数,式(5)表示机场飞机数量守恒,即对任一机场o(o∈S),在任意时刻t从其他机场飞抵机场o的飞机数量与从t-到t时刻一直在机场o的飞机数量之和,等于t时刻从o机场飞往其他机场的飞机数量与t到t+留在o机场的飞机数量之和;式(6)为飞机总数约束,在排班方案中用到的飞机总数不能大于航空公司的可用飞机总数;式(7)表示对于任意时刻t,机场o(o∈S)的飞机数量不能为负。

⛄二、部分源代码

      %==参数输入===========================================

%swarminitnum粒子数，gen循环代数，w1变异率。
swarminitnum=50;
gen=300;
w1=0.35;
T=1000;
man=[0.00 0.00 0.00 0.86 0.00 0.91 0.74 0.78 0.00 0.00 0.00 0.00 0.58 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.84 0.00 0.84 0.00 0.00 0.91 0.68 0.00
0.81 0.00 0.00 0.00 0.64 0.00 0.00 0.00 0.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78 0.00 0.00 0.92 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.75 0.87 0.00 0.85
0.00 0.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.86 0.00 0.00 0.00 0.76 0.00 0.91 0.00 0.00 0.92 0.00 0.00 0.00 0.90 0.79 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
0.91 0.00 0.96 0.00 0.80 0.00 0.00 0.00 0.87 0.00 0.00 0.61 0.00 0.69 0.90 0.00 0.00 0.00 0.00 0.81 0.00 0.80 0.00 0.00 0.93 0.00
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.72 0.00 0.00 0.00 0.74 0.00 0.00 0.93 0.00 0.00 0.00 0.91 0.00 0.00 0.71 0.00 0.00 0.00 0.70 0.00 0.88
0.00 0.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.67 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.70 0.00 0.00 0.83 0.00 0.00 0.00 0.92 0.00 0.00 0.75 0.00
0.78 0.00 0.86 0.00 0.00 0.00 0.87 0.00 0.00 0.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.88 0.00 0.84 0.91 0.00 0.88 0.00 0.00 0.00 0.86 0.00 0.00
0.00 0.00 0.00 0.87 0.70 0.00 0.00 0.86 0.00 0.00 0.87 0.00 0.63 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.91 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.85];
MM=[1 1 2 2 3 4 5 5 5 5 6 6 7 8 9 9 10 11 12 13 13 14 15 16 17 18 19 19 20 21 22 23 24 25
2 18 3 6 4 5 10 11 12 13 7 8 9 9 13 16 15 14 14 14 16 15 25 17 25 19 20 22 21 24 23 24 25 26];
time=[12 11 13 6 10 7 7 8 14 15 10 9 12 4 8 5 7 15 17 10 12 11 11 10 9 10];
%%随机生成初始粒子群体====================
swarminit=cell(1,swarminitnum);
for i=1:swarminitnum,
swarminit{i}=random(man);
end
%===========================================
[popu,s] = size(swarminit);
[en,n]=size(man);
tracee = ones(1,gen);
tracee(1) = 10000000; % 初始全局最佳适应度设为足够大
for i = 1:s,
bestfit(i) = 10000000; % 初始个体历史最佳适应度设为足够大
end
bestpar = swarminit; % 个体历史最佳粒子初始化
for l=1:swarminitnum,
fitlist(l)=[0];
end
dd1=clock;
%开始世代循环=============================
for step=1:gen,
for q=1:swarminitnum,
for pop=1:n,
time1(pop)=man(swarminit{q}(pop),pop);
end
fitlist(q)=uncode(MM,n,time1,swarminit{q},en);
end% 计算当前粒子群每个粒子的适应度
[minval,sub] = min(fitlist); % 求得这代粒子的适应度最小值及其下标
if(tracee(step) > minval),
tracee(step) = minval;
bestparticle = swarminit{sub};
end
if(step~= gen) ,
tracee(step+1)=tracee(step);% 全局最佳适应度及最佳粒子调整
end
% for i = 1:s,
% if(bestfit(i) > fitlist(i)),
T=0.95*T;
for i = 1:s,
tt=fitlist(i)-bestfit(i);
if (bestfit(i) > fitlist(i))|(min(1,exp(-tt/T))>=rand(1,1)) ,
bestfit(i) = fitlist(i);
bestpar{i} = swarminit{i};
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]贾宝惠,逯艳华,李耀华.基于交叉粒子群算法的飞机指派问题研究[J].中国民航大学学报. 2015,33(04)

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

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置