【优化调度】基于matlab进化策略算法公交车调度优化问题【含Matlab源码 2977期】

海神之光

已于 2024-10-12 14:39:44 修改

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分类专栏： Matlab优化求解（进阶版）文章标签： matlab

于 2023-08-20 12:16:42 首次发布

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⛄一、进化策略算法简介

1 工作人员计划安排问题
某昼夜服务的公共交通系统每天各时间段（每4小时为一个时间段）所需的值班人数如表所示，这些值班人员在某一时段开始上班后要连续工作8个小时（包括轮流用膳时间），问该公交系统至少需要多少名工作人员才能满足值班的需要？
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2 进化策略算法
进化策略算法是一种基于进化思想的优化算法，用于解决复杂的优化问题。它模拟了生物进化的过程，通过对种群中个体的遗传操作和选择机制，逐代迭代地搜索最优解。

进化策略算法的基本步骤包括初始化种群、计算适应度、选择操作、遗传操作和更新种群。在初始化阶段，随机生成一组初始个体作为种群。然后，根据问题的特定评价指标计算每个个体的适应度。适应度可以是目标函数值，也可以是某种性能指标。

选择操作用于根据适应度选择出较优的个体作为父代。常用的选择方法有轮盘赌选择、竞争选择等。遗传操作包括交叉和变异，通过模拟生物的交叉和变异过程来生成新的个体。交叉操作将两个父代个体的基因片段进行互换，产生新的后代个体。变异操作则对个体的某些基因进行随机改变。

更新种群时，根据新生成的后代个体替代原种群中适应度较差的个体。通过多次迭代，种群逐渐收敛于最优解。

进化策略算法相对于其他优化算法的优势在于对问题的搜索空间要求较低，且能够处理高维、非线性、离散和连续参数等复杂问题。它在全局搜索和多模态优化问题中表现出较好的性能。

⛄二、部分源代码

clear all;
close all;
clc
%变量初始化
populationSize = 15; %种群大小及子代个数比例1/7
childrenSize = 100;
best=0; %存放父代最优值及所在列
bestIndex=1;
fitness = zeros( childrenSize, 13); %存放子代其中(1:6)存放子代个体6个分量，(7:12)存放子代个体6个方差，(1,13)存放子代的适应度函数
population=zeros(populationSize, 13); %存放父代
% 初始化父代
for i = 1 : populationSize
population(i, 1) = round(rand * 60);
population(i, 2) = round(rand * 70);
population(i, 3) = round(rand * 60);
population(i, 4) = round(rand * 50);
population(i, 5) = round(rand * 20);
population(i, 6) = round(rand * 30);

while (population(i, 1)+population(i, 6))<60||(population(i, 1)+population(i, 2))<70||...
      (population(i, 3)+population(i, 2))<60||(population(i, 4)+population(i, 3))<50||...
   (population(i, 5)+population(i, 4))<20 || (population(i, 6)+population(i, 5))<30
    population(i, 1) = round(rand * 60);
    population(i, 2) = round(rand * 70);
    population(i, 3) = round(rand * 60);
    population(i, 4) = round(rand * 50);
    population(i, 5) = round(rand * 20);
    population(i, 6) = round(rand * 30);
end
for j=7:13
    population(i,j)=3.0;%sigma初始化
    if j==13
        population(i, 13) = population(i, 1)+population(i, 2)+population(i, 3)+population(i, 4)+population(i, 5)+ population(i, 6);
    end
end
if best>population(i, 13)
   best=population(i,13);
   bestIndex=i;
end

end
bestFitness=population(bestIndex,:);%精英保留
% 进行100次迭代
for t = 1 : 100
% 产生childrenSize个子代，并计算其方差、适应度保存到fitness数组中
for i=1:childrenSize
populationIndex = round(rand * (populationSize-1))+1;% 从父代中随机挑选一个用于产生子代

    for j=1:6
        fitness(i,6+j)=population(populationIndex,6+j) * exp(1 * normrnd(0, 1) + 1 * normrnd(0, 1)); % 调整sigma参数
        fitness(i,j)=round(population(populationIndex, j) + fitness(i,6+j) *normrnd(0, 1));
    end
    fitness(i,13)=fitness(i,1)+fitness(i,2)+fitness(i,3)+fitness(i,4)+fitness(i,5)+fitness(i,6);
    %根据条件产生符合条件的子代
    while fitness(i,1) < 0 || fitness(i,1) > 60 || fitness(i,6) < 0 || fitness(i,6) > 60 || (fitness(i,1)+fitness(i,6))<60 ||...
        (fitness(i,1)+fitness(i,2))<70 || fitness(i,2)<0 || fitness(i,2)>70 || (fitness(i,3)+fitness(i,2))<60 || fitness(i,3)<0 || fitness(i,3)>60||...
        (fitness(i,3)+fitness(i,4))<50 || fitness(i,4)<0 || fitness(i,4)>50 || (fitness(i,5)+fitness(i,4))<20 ||... 
        (fitness(i,6)+fitness(i,5))<30 || fitness(i,5)<0 || fitness(i,5)>30
        for j=1:6
        fitness(i,6+j)=population(populationIndex,6+j) * exp(1 * normrnd(0, 1) + 1 * normrnd(0, 1)); % 调整sigma参数
        fitness(i,j)=round(population(populationIndex, j) + fitness(i,6+j) *normrnd(0, 1));
        end  
        fitness(i,13)=fitness(i,1)+fitness(i,2)+fitness(i,3)+fitness(i,4)+fitness(i,5)+fitness(i,6);
    end
end

⛄三、运行结果

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⛄四、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
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🍅 仿真咨询
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

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