1 模型介绍
2 部分代码
clear clc tic %% 用importdata这个函数来读取文件 rc208=importdata('rc208.txt'); cap=1000; %% 提取数据信息 vertexs=rc208(:,2:3); %所有点的坐标x和y customer=vertexs(2:end,:); %顾客坐标 cusnum=size(customer,1); %顾客数 demands=rc208(2:end,4); %需求量 h=pdist(vertexs); dist=squareform(h); %距离矩阵,满足三角关系,暂用距离表示花费c[i][j]=dist[i][j] %% CW法构造CVRP初始解 [init_vc,init_TD,init_vl]=init_CVRP(rc208,cap); initNV=size(init_vc,1); str1=['车辆行驶总距离 = ' num2str(init_TD)]; disp(str1) str2=['车辆使用数目 = ' num2str(initNV)]; disp(str2) %% 判断最优解是否满足时间窗约束和载重量约束,0表示违反约束,1表示满足全部约束 flag=Judge(init_vc,cap,demands); %% 检查最优解中是否存在元素丢失的情况,丢失元素,如果没有则为空 DEL=Judge_Del(init_vc); %% 画出配送路线图 vertexs=rc208(:,2:3); %所有点的坐标x和y draw_Best(init_vc,vertexs); toc
3 仿真结果
4 参考文献
[1]刘家利, 马祖军. 存在车辆租赁及共享且有时间窗的多配送中心开环VRP[J]. 系统工程理论与实践, 2013(03):666-675.
[2]葛玉玺. 基于C.W节约算法的第三方物流运输优化研究[D]. 江西理工大学, 2011.
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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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类