基于遗传算法解决的多仓库多旅行推销员问题（Matlab代码实现）-优快云博客

文章讲述了遗传算法如何解决物流和运输领域的多仓库多旅行推销员问题，涉及参数定义、适应度函数设计、遗传算法操作以及实验评估的过程，以提高运输效率和降低成本。

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🔥 内容介绍

在现代商业环境中，推销员问题是一个常见而重要的挑战。推销员问题是指在多个仓库和多个目的地之间寻找最短路径的问题。这个问题在物流和运输领域中有着广泛的应用，解决它可以大大提高运输效率和降低成本。

为了解决这个问题，许多算法和方法已经被提出。其中，遗传算法是一种被广泛应用的优化算法，可以有效地解决多仓库多旅行推销员问题。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，逐步优化问题的解决方案。在解决多仓库多旅行推销员问题时，遗传算法的基本思路是通过不断演化和改进路径的组合，找到最短路径。

首先，我们需要定义问题的基本参数和约束条件。多仓库多旅行推销员问题中，我们需要考虑的因素包括仓库位置、目的地位置、路径距离、时间窗口等。这些参数将作为遗传算法的输入。

接下来，我们需要设计适应度函数。适应度函数用于评估每个解决方案的优劣程度。在多仓库多旅行推销员问题中，适应度函数可以根据路径的总距离和满足时间窗口的程度来评估解决方案的好坏。通过适应度函数，我们可以将问题转化为一个优化问题，从而可以应用遗传算法进行求解。

然后，我们需要设计遗传算法的操作。遗传算法包括选择、交叉和变异等操作。选择操作用于选择适应度较高的个体作为父代，交叉操作用于生成新的个体，变异操作用于引入新的解决方案。通过不断地进行这些操作，遗传算法可以逐步优化解决方案，直到找到最优解。

最后，我们需要进行实验和评估。在实验中，我们可以使用不同的参数设置和算法操作来进行多次迭代，以找到最佳的解决方案。评估可以通过与其他算法进行比较或者与已知最优解进行对比来进行。

总结起来，基于遗传算法解决多仓库多旅行推销员问题是一个复杂而有挑战性的任务。通过定义问题参数、设计适应度函数、实施遗传算法操作以及进行实验和评估，我们可以逐步优化解决方案，找到最短路径。这种方法在提高运输效率和降低成本方面具有重要的实际应用意义。

📣 部分代码

function varargout = mtspf_ga(xy,dmat,salesmen,min_tour,pop_size,num_iter,show_prog,show_res)
% MTSPF_GA Fixed Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA)
%   Finds a (near) optimal solution to a variation of the M-TSP by setting
%   up a GA to search for the shortest route (least distance needed for
%   each salesman to travel from the start location to individual cities
%   and back to the original starting place)
%
% Summary:
%     1. Each salesman starts at the first point, and ends at the first
%        point, but travels to a unique set of cities in between
%     2. Except for the first, each city is visited by exactly one salesman
%
% Note: The Fixed Start/End location is taken to be the first XY point
%
% Input:
%     XY (float) is an Nx2 matrix of city locations, where N is the number of cities
%     DMAT (float) is an NxN matrix of city-to-city distances or costs
%     SALESMEN (scalar integer) is the number of salesmen to visit the cities
%     MIN_TOUR (scalar integer) is the minimum tour length for any of the
%         salesmen, NOT including the start/end point
%     POP_SIZE (scalar integer) is the size of the population (should be divisible by 8)
%     NUM_ITER (scalar integer) is the number of desired iterations for the algorithm to run
%     SHOW_PROG (scalar logical) shows the GA progress if true
%     SHOW_RES (scalar logical) shows the GA results if true
%
% Output: