【VRP问题】基于加速粒子群算法的电池动态配送优化仿真问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在新能源汽车普及背景下，电池动态配送需求（如应急补能订单、换电站电池补给）日益增长，此类场景本质是带动态约束的车辆路径问题（Dynamic VRP，DVRP） —— 需在配送过程中实时响应订单新增 / 取消、道路拥堵、车辆电量变化等动态事件，同时优化配送路径以最小化总配送时间、运输成本与车辆能耗。传统 VRP 求解算法如遗传算法、普通粒子群算法（PSO），存在动态事件响应滞后、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，难以适配电池配送的实时性与安全性要求。在此背景下，加速粒子群算法（Accelerated PSO，APSO） 凭借其改进的粒子更新机制与动态适应策略，为电池动态配送 VRP 问题提供了高效解决方案。本文将从问题建模、算法改进、仿真实验三方面，全面解析 APSO 算法如何实现电池动态配送的路径优化与仿真验证。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

模拟一段时间内的换电站换电情况

lambda = [15, 12, 10, 8, 6, 10, 15, 20, 23, 26, 27, 24, 26, 29, 30, 31, 32, 28, 23, 21, 19, 18, 17, 16]; % 泊松分布参数

serDesks = 5; % 初始换电台数量

old_numSimulations = 100; % 模拟次数

start_time = 7; % 开始时间

end_time = 13; % 结束时间

sate_num = 15; % 充电站数量

charger_num = 50; % 初始电池数量

cur_deed = []; % 记录电池数量

for sate_idx = 1:sate_num

success_num = 0; % 服务客户数量

for idx = start_time:end_time

% 初始化参数

old_arrivalTime = exprnd(1/lambda(idx), old_numSimulations, 1); % 车辆到达时间

arrivalTime = [];

sum_time = 0;

iter = 1;

while(sum_time < 1)

sum_time = sum_time + old_arrivalTime(iter);

arrivalTime = [arrivalTime;old_arrivalTime(iter)];

iter = iter + 1;

end

numSimulations = size(arrivalTime, 1);

initialSOC = rand(numSimulations, 1) * 60 + 5; % 当前电量

Desks_chargers = zeros(serDesks, 1); % 充电桩状态，0表示空闲

Desks_queue = cell(serDesks, 1); % 排队队列，每行包含[充电所需时间，充电桩选择]

Desks_queue_pos = ones(serDesks, 1);

use_num = 0; % 换电台使用数量

for sim = 1:numSimulations

🔗 参考文献

[1]黄日胜,黄锡波.基于加速参数自调整粒子群算法的物流配送优化模型[J].计算机应用与软件, 2015, 000(010):328-333.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2015.10.078.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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