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⛄一、物流选址简介
1 LRP问题本质
LRP问题的本质是为了满足区域类客户的配送需求，需要建立一个多级配送网络，一般由配送枢纽、配送中心、配送末端网点三级构成（其他类型可类比）。要求满足客户的需求量，不同设施有其吞吐容量和服务能力约束，不同级设施之间配送单位费用均不同，客户也有配送的时间约束。在满足多种约束下，求整个配送网络总成本最小的选址和需求分配方案。
2 LRP重难点
LRP问题求解的重难点一般是两个：选址和需求分配。选址的难度是在不同级设施备选点中选择合适数量和位置的设施组合；需求分配的难度是在不同分配路径方案中选择不同路径方案的组合，其中，因为每个客户的需求量从源头流经多级配送设施的流量是未知的，而且这个未知的变量是MGH个的。（M,G,H分别是1，2，3级配送设施的备选点数量），流量取值是连续的变量。因此，通过转化为多变量的目标函数求最值的线性或者非线性函数求解是不可能做到的。
3 LRP思路
因此，如何克服以上难点成为了我们的关键问题。首先，选址的找到一个最有的排列组合，可以通过万能钥匙的遗传算法求解。然后需求分配则需要按照最小费用最大流问题的思路进行分配。最小费用最大流问题指的是，在一个由一个源和汇和中间节点构成的配送网络中，每个路径都有其成本权重和流量约束，在满足流量约束的条件下找到最小配送成本的配送路径，这种方法就称为最小费用最大流方法。
借鉴了这种方法之后，再根据模型的约束进行改进，得到一个新的最小费用最大流方法。
⛄二、案例简介
模型设计
⛄三、部分源代码
clc
clear
close all
MAX_gen=4000; % 最大迭代步数
best.min_f=inf; % 当前最小的适应度f
advance_k=0; %优化的次数
center.Station=[38,31;112,35;119,109;82,76;80,40;30,112;40,64;88,120;50,90;100,500];
center.chubei=[5000,5000,5000,5000,5000,5000,5000,5000,5000,5000];
cost.construction=2000*10000;%元
cost.trans=5;%元/资源/km
cost.storage=100;
P=0.1;%发生灾害的概率
requirement.Station=[123,120;24,32;120,75;96,15;27,53;102,66;54,43;70,16;102,117;17,15;…
122,45;10,80;90,104;70,77;65,54;108,57;105,95;115,15;50,107;47,67;…
42,44;31,10;28,70;17,122;95,40;75,93;70,35;75,120;124,96;40,121;…
45,20;95,85;38,90;128,30;113,82;90,58;63,98;126,60;15,101;87,30];
requirement.need=[750,300,890,450,570,950,1350,670,470,550,760,800,350,950,670,500,550,530,750,800,…
450,380,490,560,430,850,870,390,800,550,450,300,650,790,950,600,470,550,1060,800];
pop_length=size(requirement.Station,1);
pop_num=100;
pop_choose=size(center.Station,1);
Pcc=0.8;%交叉概率
Pmm=0.05;%变异概率
popus=init(pop_length,pop_num,pop_choose); %初始化
%%
for gen=1:MAX_gen
%%
sprintf(‘迭代次数%d’,gen)
for i=1:size(popus,1)%种群中每个结果进行计算
f=fit(popus,center,requirement,cost,P);
if min(f)<=best.min_f
advance_k=advance_k+1;
ff_better{advance_k}=f;
f_better(advance_k)=min(f);
best.min_f=min(f);
[re,index]=min(f);
best.jieguo=popus{index(1)};
best.popus=popus;
else
advance_k=advance_k+1;
ff_better{advance_k}=ff_better{advance_k-1};
f_better(advance_k)= f_better(advance_k-1);
popus=best.popus;
end
PPP{gen}=popus;
popus=choose(popus,f,Pcc,Pmm,center); %选择、交叉、变异
end
end
function f=fit(popus,center,requirement,cost,P)%求适应度
%c1固定成本
c1=zeros(1,size(popus,2));
for i=1:size(popus,2)
a1=popus{i};
c1(i)=length(unique(a1))*cost.construction;
end
%c2运输成本
c2=zeros(1,size(popus,2));
for i=1:size(popus,2)
a2=popus{i};
for j=1:size(a2,2)
C2(i,j)=requirement.need(j)cost.constructionsqrt((center.Station(a2(j),2)-requirement.Station(j,2))2+(center.Station(a2(j),1)-requirement.Station(j,1))2);
end
c2(i)=sum(C2(i,:));
end
function popus=init(pop_length,pop_num,pop_choose) %初始化
%种群个体数目pop_length
%编码长度pop_length,实数编码
popus=[];
for i=1:pop_num
popus{i}=randsrc(1,pop_length,(1:pop_choose));
end
⛄四、运行结果
⛄五、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
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
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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