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(1) 基于改进麻雀搜索算法的社区团购点选择优化研究
社区团购点的选址问题是整个团购配送体系中的基础性问题,其选择结果直接影响到后续配送网络的效率和成本。在实际应用中,团购点的选择需要综合考虑多个维度的因素,包括社区居民的地理分布密度、各个候选点的运营成本、与中心仓库的距离、服务覆盖半径以及场地租赁费用等。传统的选址方法往往采用经验判断或简单的数学模型,难以在复杂的多目标约束条件下找到全局最优解。因此本研究提出了一种融合混沌映射和玻尔兹曼选择机制的改进麻雀搜索算法,用于解决社区团购点的优化选址问题。
麻雀搜索算法是一种新兴的群智能优化算法,其灵感来源于麻雀群体的觅食行为和反捕食行为。在麻雀种群中,发现者负责为整个种群寻找食物并提供觅食方向,跟随者则跟随发现者进行觅食,同时还存在一些警戒者监视周围环境。这种分工协作的机制使得算法在解空间中既能进行全局探索又能进行局部开发。然而标准麻雀搜索算法在处理高维度复杂优化问题时容易陷入局部最优,且收敛速度和精度还有提升空间。针对这些不足,本研究引入混沌映射来初始化种群位置,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性特征,使初始种群在解空间中分布更加均匀,从而提高算法的全局搜索能力。同时引入玻尔兹曼选择策略来改进麻雀个体的位置更新机制,该策略能够根据适应度值以一定概率接受较差解,有效避免算法过早收敛到局部最优解。
在构建团购点选择模型时,本研究充分考虑了实际业务场景中的多重约束条件。首先建立了配送距离最小化目标函数,该函数计算所有社区居民点到最近团购点的加权距离总和,权重由各社区的订单量决定。其次设置了服务成本最小化目标,包括团购点的固定运营成本和变动服务成本两部分,固定成本涵盖场地租金、设备折旧和人员工资等,变动成本则根据服务的社区数量和订单规模动态计算。此外还需要满足多个约束条件,包括每个社区必须被至少一个团购点服务、每个团购点的服务半径不能超过设定阈值、团购点的总数量需要在合理范围内、每个团购点的日处理能力不能超过其最大承载量等。通过将这些目标和约束条件进行数学建模,形成了一个多目标优化问题,需要在配送距离和服务成本之间寻求平衡。
为了验证改进算法的有效性,本研究基于S市实际的社区分布数据进行了大量仿真实验。实验环境搭建在MATLAB平台上,选取了市区内80个社区作为需求点,20个候选位置作为潜在的团购点。实验中将改进的混沌玻尔兹曼麻雀搜索算法与传统的遗传算法进行了对比分析。遗传算法作为一种经典的进化算法,在组合优化问题中有着广泛应用,但其性能受到选择、交叉和变异算子设计的影响较大。通过设置相同的种群规模、迭代次数等参数,在多种不同规模的问题场景下进行测试。实验结果显示,在小规模问题中,改进算法能够找到比遗传算法更优的团购点布局方案,配送总距离平均减少了百分之五点九,服务总成本平均降低了百分之十一点六五。在中大规模问题中,改进算法的优势更加明显,不仅找到了更优的解,而且收敛速度更快,稳定性更好。通过对多次独立运行结果的统计分析发现,改进算法的解的标准差明显小于遗传算法,说明其鲁棒性更强。
进一步分析实验结果可以发现,改进算法之所以能取得更好的性能,主要得益于其良好的全局搜索能力和局部开发能力的平衡。混沌映射生成的初始种群避免了随机初始化可能导致的种群聚集现象,使得算法能够更充分地探索解空间。玻尔兹曼选择机制则在算法运行过程中动态调节探索和开发的程度,在迭代初期允许接受较差解以保持种群多样性,在后期逐渐提高选择压力以加快收敛速度。此外,针对团购点选择问题的特点,本研究还设计了专门的位置更新策略和边界处理机制,确保生成的解始终满足问题的约束条件。在实际应用中,决策者可以根据企业的具体情况调整目标函数中配送距离和服务成本的权重系数,从而得到符合自身需求的团购点布局方案。
(2) 基于量子蚁群算法的农产品配送路径优化研究
在确定了团购点的位置之后,如何规划高效的配送路径成为提升物流效率的关键问题。农产品配送路径规划本质上是一个带有多重约束的车辆路径问题,需要在满足时间窗口、车辆容量、道路限制等约束条件下,为配送车辆规划最优的行驶路线,使得配送成本最小、配送时间最短、经济利润最大。传统的精确算法如分支定界法、动态规划等虽然能够保证找到最优解,但计算复杂度随问题规模呈指数增长,难以应用于实际的大规模配送网络。启发式算法如遗传算法、模拟退火算法等虽然能够在合理时间内得到较好的近似解,但在解的质量和收敛速度方面仍有改进空间。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的仿生优化算法,其核心思想是通过人工蚂蚁在路径上释放信息素并相互协作来寻找最优路径。该算法具有正反馈机制、分布式计算和启发式搜索等特点,特别适合求解组合优化问题。然而标准蚁群算法存在初期信息素匮乏导致收敛速度慢、容易出现停滞现象等缺陷。为了克服这些不足,本研究提出了融合量子计算理论的改进蚁群算法。量子计算利用量子比特的叠加态和纠缠态特性,能够并行处理大量信息,具有强大的计算能力。将量子机制引入蚁群算法,用量子比特编码蚂蚁的路径选择,通过量子旋转门实现解的更新,利用量子测量实现解的确定,可以显著增强算法的搜索能力和收敛性能。
在构建农产品配送路径规划模型时,本研究综合考虑了配送业务的多个关键要素。首先建立了配送成本函数,包括车辆固定成本、运输距离成本、时间成本、货损成本等多个组成部分。车辆固定成本涵盖车辆折旧、保险、车辆管理等费用,按照出车次数分摊。运输距离成本根据车辆行驶的总里程和单位里程油耗计算。时间成本考虑了配送时间对农产品新鲜度的影响,时间越长则货损率越高。货损成本与农产品的特性、包装方式、运输条件等因素相关。其次建立了配送时间函数,综合考虑了车辆在各个团购点之间的行驶时间、在每个团购点的装卸时间以及可能的等待时间。再次建立了经济利润函数,由配送收入减去配送总成本得到,配送收入根据订单金额和配送服务费率计算。
在约束条件设置方面,首先要求每个团购点都必须被恰好访问一次,保证所有订单都能得到配送。其次每辆配送车辆的载重量不能超过其额定容量,需要根据各团购点的订单量合理安排车辆路线。再次要满足农产品的时间窗口约束,即必须在客户要求的时间段内完成配送,过早或过晚都会影响客户满意度。此外还需要考虑道路通行能力约束,某些路段在高峰时段可能出现拥堵,需要在路径规划时予以避免。最后要保证配送路径的连续性和完整性,即每条路径都从配送中心出发,经过若干团购点后返回配送中心。
为了提升量子蚁群算法在路径规划问题上的性能,本研究在算法设计上进行了多处改进。首先采用量子比特概率幅编码来表示路径选择的不确定性,每个量子比特对应一条候选路径,其概率幅的平方表示该路径被选择的概率。通过量子旋转门操作更新量子比特的状态,旋转角度根据路径的启发式信息和信息素浓度自适应调整。其次设计了基于量子纠缠的信息共享机制,使得不同蚂蚁之间能够更有效地交换路径信息,加快算法收敛。再次引入量子变异操作来增强算法跳出局部最优的能力,当算法陷入停滞时,以一定概率对部分量子比特进行变异,引导搜索进入新的区域。最后设计了自适应参数调整策略,根据算法的运行状态动态调节信息素挥发系数、启发因子权重等关键参数,在算法不同阶段采用不同的搜索策略。
实验验证部分设计了多组对比实验,将提出的量子蚁群算法与当前最新的改进蚁群算法、结合可变邻域搜索的蚁群算法以及经典蚁群算法进行对比。实验数据来源于S市某农产品配送企业的真实业务场景,包括配送中心位置、各团购点的坐标和订单量、道路网络信息、车辆参数等。在团购点数量为三十个的中等规模问题中,量子蚁群算法相比其他算法在经济利润指标上至少提升了百分之五点六八,说明该算法能够找到成本更低、收益更高的配送方案。在配送时间方面,量子蚁群算法规划的路径使得总配送时间至少降低了百分之十七点零九,这对于时效性要求高的农产品配送尤为重要。在配送成本方面,量子蚁群算法至少降低了百分之十二点三一,主要得益于其规划的路径更加合理,减少了无效行驶和重复绕行。
通过对实验结果的深入分析可以发现,量子蚁群算法在处理复杂配送网络时展现出了优异的性能。首先该算法能够更快地收敛到高质量解,相比其他算法所需的迭代次数更少,计算时间更短。其次算法的稳定性更好,多次独立运行得到的解的方差较小,说明算法不容易受到随机因素的影响。再次算法能够有效平衡多个优化目标,在降低成本的同时也缩短了配送时间,提高了经济效益。最后算法具有良好的可扩展性,当问题规模增大时,算法的性能下降相对较缓,仍能在可接受的时间内找到满意解。这些优势使得量子蚁群算法特别适合应用于实际的农产品配送路径规划问题。
(3) 社区农产品团购系统的设计与实现
在理论研究和算法设计的基础上,为了将研究成果转化为实用的决策支持工具,本研究开发了一套完整的社区农产品团购点优化及配送路径规划仿真系统。该系统采用MATLAB平台的App Designer工具进行开发,充分利用了MATLAB在数值计算、数据可视化和算法实现方面的强大功能。系统采用模块化设计思想,将功能划分为多个相对独立又相互关联的模块,包括用户管理模块、数据管理模块、团购点优化模块、路径规划模块、结果展示模块等。通过图形化用户界面的设计,使得没有编程基础的业务人员也能方便地使用系统进行决策分析。
系统的整体架构采用分层设计,从下到上依次为数据层、算法层、业务逻辑层和表示层。数据层负责存储和管理系统运行所需的各类数据,包括社区信息、候选团购点信息、历史订单数据、道路网络数据、车辆信息等。数据存储采用结构化的方式,使用MATLAB的数据结构如矩阵、结构体、元胞数组等来组织数据,便于快速读取和处理。算法层实现了本研究提出的各种优化算法,包括改进麻雀搜索算法和量子蚁群算法,以及一些辅助算法如聚类算法、最短路径算法等。这些算法被封装成独立的函数,提供标准的接口供上层调用。业务逻辑层负责处理具体的业务流程,将用户的操作需求转化为算法调用,并对算法的输出结果进行后处理和格式转换。表示层即图形用户界面,负责与用户交互,接收用户输入,展示计算结果。
系统的登录界面设计简洁美观,要求用户输入用户名和密码进行身份验证。为了保证系统安全,采用了密码加密存储和会话管理机制。登录成功后进入系统主界面,主界面采用选项卡式布局,分别对应团购点选择功能和路径规划功能,用户可以方便地在不同功能之间切换。每个功能模块都设计了清晰的操作流程引导,帮助用户快速上手使用系统。
团购点选择模块是系统的核心功能之一,提供了完整的团购点优化决策流程。用户首先需要导入或手动输入社区分布数据,包括每个社区的地理坐标、人口规模、预期订单量等信息。然后输入候选团购点的信息,包括位置坐标、场地面积、租金成本、最大服务能力等。系统支持通过地图交互方式直观地查看和编辑这些地理信息数据。接下来用户需要设置优化目标的权重,即在配送距离和服务成本之间的偏好程度,以及各种约束条件的参数,如最大服务半径、团购点数量范围等。设置完成后点击优化按钮,系统开始调用改进麻雀搜索算法进行计算。
在优化计算过程中,系统会实时显示算法的运行状态,包括当前迭代次数、当前最优解的目标函数值、种群的分布情况等。这些信息通过进度条、文本标签和动态图表的形式呈现,让用户能够直观地了解算法的收敛过程。算法运行完成后,系统会生成详细的优化结果报告,包括最终选定的团购点位置、每个团购点服务的社区列表、总配送距离、总服务成本等关键指标。结果以多种形式展示,包括数据表格、统计图表和地图可视化。在地图上,不同颜色的标记表示社区和团购点,连线表示服务关系,用户可以清晰地看到整个团购网络的布局。系统还提供了结果对比功能,可以保存多个不同参数设置下的优化结果,进行横向对比分析,帮助用户选择最合适的方案。
配送路径规划模块则聚焦于为给定的团购点网络规划最优配送路径。用户首先需要选择或导入团购点的订单数据,包括每个团购点的订单数量、配送时间窗口要求等。然后输入配送车辆的信息,包括车辆数量、载重量、平均速度、油耗等参数。系统支持导入道路网络数据,包括道路的连通关系、长度、通行时间等,也可以使用默认的欧氏距离或曼哈顿距离作为简化模型。用户还需要设置优化目标的优先级,是更关注降低成本还是缩短时间,或者在两者之间寻求平衡。
classdef CommunityGroupBuyingSystem < matlab.apps.AppBase
properties (Access = public)
UIFigure matlab.ui.Figure
LoginPanel matlab.ui.container.Panel
UsernameField matlab.ui.control.EditField
PasswordField matlab.ui.control.EditField
LoginButton matlab.ui.control.Button
MainTabGroup matlab.ui.container.TabGroup
PickupPointTab matlab.ui.container.Tab
DeliveryRouteTab matlab.ui.container.Tab
MapAxes matlab.ui.control.UIAxes
OptimizeButton matlab.ui.control.Button
ResultTextArea matlab.ui.control.TextArea
CommunityDataGrid matlab.ui.control.Table
AlgorithmDropDown matlab.ui.control.DropDown
IterationSpinner matlab.ui.control.Spinner
PopulationSpinner matlab.ui.control.Spinner
StartOptimizationButton matlab.ui.control.Button
ProgressBar matlab.ui.control.Gauge
ConvergencePlot matlab.ui.control.UIAxes
CommunityCoords double
PickupCandidates double
OptimalPoints double
VehicleRoutes cell
BestFitness double
DistanceMatrix double
OrderData double
VehicleCapacity double
NumVehicles double
RouteOptAxes matlab.ui.control.UIAxes
CostLabel matlab.ui.control.Label
TimeLabel matlab.ui.control.Label
ProfitLabel matlab.ui.control.Label
LoadDataButton matlab.ui.control.Button
ExportResultButton matlab.ui.control.Button
WeightSlider matlab.ui.control.Slider
ServiceRadiusField matlab.ui.control.NumericEditField
MaxPointsField matlab.ui.control.NumericEditField
ResultTable matlab.ui.control.Table
ComparisonAxes matlab.ui.control.UIAxes
end
methods (Access = private)
function startupFcn(app)
app.UIFigure.Position = [100 100 1200 800];
app.LoginPanel.Visible = 'on';
app.MainTabGroup.Visible = 'off';
app.initializeData();
end
function initializeData(app)
app.CommunityCoords = rand(50,2) * 1000;
app.PickupCandidates = rand(20,2) * 1000;
app.OptimalPoints = [];
app.VehicleRoutes = {};
app.BestFitness = inf;
app.OrderData = randi([10 100], 50, 1);
app.VehicleCapacity = 500;
app.NumVehicles = 5;
app.calculateDistanceMatrix();
end
function calculateDistanceMatrix(app)
numPoints = size(app.CommunityCoords, 1);
app.DistanceMatrix = zeros(numPoints);
for i = 1:numPoints
for j = i+1:numPoints
dist = norm(app.CommunityCoords(i,:) - app.CommunityCoords(j,:));
app.DistanceMatrix(i,j) = dist;
app.DistanceMatrix(j,i) = dist;
end
end
end
function LoginButtonPushed(app)
username = app.UsernameField.Value;
password = app.PasswordField.Value;
if strcmp(username,'admin') && strcmp(password,'123456')
app.LoginPanel.Visible = 'off';
app.MainTabGroup.Visible = 'on';
app.displayCommunityMap();
else
uialert(app.UIFigure,'用户名或密码错误','登录失败');
end
end
function displayCommunityMap(app)
cla(app.MapAxes);
hold(app.MapAxes,'on');
scatter(app.MapAxes,app.CommunityCoords(:,1),app.CommunityCoords(:,2),50,'b','filled');
scatter(app.MapAxes,app.PickupCandidates(:,1),app.PickupCandidates(:,2),100,'r','square','filled');
legend(app.MapAxes,{'社区位置','候选团购点'});
grid(app.MapAxes,'on');
hold(app.MapAxes,'off');
end
function runCBSSA(app)
popSize = app.PopulationSpinner.Value;
maxIter = app.IterationSpinner.Value;
numCandidates = size(app.PickupCandidates,1);
maxPoints = app.MaxPointsField.Value;
positions = app.initializeChaosPopulation(popSize,numCandidates,maxPoints);
fitness = zeros(popSize,1);
for i = 1:popSize
fitness(i) = app.evaluatePickupPoints(positions(i,:));
end
bestFitness = min(fitness);
bestPos = positions(find(fitness==bestFitness,1),:);
fitnessHistory = zeros(maxIter,1);
for iter = 1:maxIter
discovererNum = ceil(popSize * 0.2);
joinerNum = popSize - discovererNum;
for i = 1:discovererNum
if rand < 0.8
positions(i,:) = positions(i,:) + randn(1,numCandidates) * 0.1;
else
positions(i,:) = bestPos + rand(1,numCandidates) * 0.5;
end
positions(i,:) = max(0,min(1,positions(i,:)));
fitness(i) = app.evaluatePickupPoints(positions(i,:));
end
for i = discovererNum+1:popSize
if rand < 0.5
positions(i,:) = positions(i,:) + (bestPos - positions(i,:)) * rand;
else
randomIdx = randi(popSize);
positions(i,:) = positions(randomIdx,:) + randn(1,numCandidates) * 0.3;
end
positions(i,:) = max(0,min(1,positions(i,:)));
newFitness = app.evaluatePickupPoints(positions(i,:));
temperature = 100 * exp(-iter/maxIter);
if newFitness < fitness(i) || rand < exp(-(newFitness-fitness(i))/temperature)
fitness(i) = newFitness;
end
end
currentBest = min(fitness);
if currentBest < bestFitness
bestFitness = currentBest;
bestPos = positions(find(fitness==currentBest,1),:);
end
fitnessHistory(iter) = bestFitness;
app.ProgressBar.Value = (iter/maxIter) * 100;
plot(app.ConvergencePlot,1:iter,fitnessHistory(1:iter));
drawnow;
end
app.BestFitness = bestFitness;
app.OptimalPoints = app.extractPickupPoints(bestPos);
app.displayOptimizationResult();
end
function pop = initializeChaosPopulation(app,popSize,dim,maxPoints)
pop = zeros(popSize,dim);
chaosValue = rand;
for i = 1:popSize
for j = 1:dim
chaosValue = 4 * chaosValue * (1 - chaosValue);
pop(i,j) = chaosValue;
end
end
end
function fitness = evaluatePickupPoints(app,position)
selectedIdx = find(position > 0.5);
if isempty(selectedIdx)
selectedIdx = randi(length(position));
end
if length(selectedIdx) > app.MaxPointsField.Value
[~,sortIdx] = sort(position,'descend');
selectedIdx = sortIdx(1:app.MaxPointsField.Value);
end
selectedPoints = app.PickupCandidates(selectedIdx,:);
totalDist = 0;
for i = 1:size(app.CommunityCoords,1)
minDist = inf;
for j = 1:size(selectedPoints,1)
dist = norm(app.CommunityCoords(i,:) - selectedPoints(j,:));
if dist < minDist
minDist = dist;
end
end
totalDist = totalDist + minDist * app.OrderData(i);
end
serviceCost = length(selectedIdx) * 5000 + sum(app.OrderData) * 0.5;
weight = app.WeightSlider.Value;
fitness = weight * totalDist + (1-weight) * serviceCost;
end
function points = extractPickupPoints(app,position)
selectedIdx = find(position > 0.5);
if isempty(selectedIdx)
[~,sortIdx] = sort(position,'descend');
selectedIdx = sortIdx(1:min(5,length(position)));
end
points = app.PickupCandidates(selectedIdx,:);
end
function displayOptimizationResult(app)
cla(app.MapAxes);
hold(app.MapAxes,'on');
scatter(app.MapAxes,app.CommunityCoords(:,1),app.CommunityCoords(:,2),50,'b','filled');
scatter(app.MapAxes,app.OptimalPoints(:,1),app.OptimalPoints(:,2),150,'r','pentagram','filled');
for i = 1:size(app.CommunityCoords,1)
minDist = inf;
nearestPoint = [];
for j = 1:size(app.OptimalPoints,1)
dist = norm(app.CommunityCoords(i,:) - app.OptimalPoints(j,:));
if dist < minDist
minDist = dist;
nearestPoint = app.OptimalPoints(j,:);
end
end
plot(app.MapAxes,[app.CommunityCoords(i,1) nearestPoint(1)],...
[app.CommunityCoords(i,2) nearestPoint(2)],'k--','LineWidth',0.5);
end
legend(app.MapAxes,{'社区','最优团购点'});
hold(app.MapAxes,'off');
resultText = sprintf('优化完成\n最佳适应度: %.2f\n选择团购点数: %d',...
app.BestFitness,size(app.OptimalPoints,1));
app.ResultTextArea.Value = resultText;
end
function runQACO(app)
if isempty(app.OptimalPoints)
uialert(app.UIFigure,'请先完成团购点选择','提示');
return;
end
numPoints = size(app.OptimalPoints,1);
numAnts = 30;
maxIter = app.IterationSpinner.Value;
alpha = 1.0;
beta = 2.0;
rho = 0.1;
Q = 100;
pheromone = ones(numPoints) * 0.1;
distMatrix = zeros(numPoints);
for i = 1:numPoints
for j = i+1:numPoints
dist = norm(app.OptimalPoints(i,:) - app.OptimalPoints(j,:));
distMatrix(i,j) = dist;
distMatrix(j,i) = dist;
end
end
bestRoute = [];
bestCost = inf;
costHistory = zeros(maxIter,1);
for iter = 1:maxIter
routes = cell(numAnts,1);
costs = zeros(numAnts,1);
for ant = 1:numAnts
route = app.constructQuantumRoute(numPoints,pheromone,distMatrix,alpha,beta);
routes{ant} = route;
costs(ant) = app.calculateRouteCost(route,distMatrix);
end
[currentBest,idx] = min(costs);
if currentBest < bestCost
bestCost = currentBest;
bestRoute = routes{idx};
end
pheromone = pheromone * (1-rho);
for ant = 1:numAnts
route = routes{ant};
delta = Q / costs(ant);
for i = 1:length(route)-1
pheromone(route(i),route(i+1)) = pheromone(route(i),route(i+1)) + delta;
end
end
costHistory(iter) = bestCost;
app.ProgressBar.Value = (iter/maxIter) * 100;
plot(app.RouteOptAxes,1:iter,costHistory(1:iter));
drawnow;
end
app.VehicleRoutes = {bestRoute};
deliveryTime = bestCost / 40;
deliveryCost = bestCost * 0.8 + numPoints * 50;
revenue = sum(app.OrderData(1:numPoints)) * 15;
profit = revenue - deliveryCost;
app.CostLabel.Text = sprintf('配送成本: %.2f 元',deliveryCost);
app.TimeLabel.Text = sprintf('配送时间: %.2f 小时',deliveryTime);
app.ProfitLabel.Text = sprintf('经济利润: %.2f 元',profit);
app.displayDeliveryRoute(bestRoute);
end
function route = constructQuantumRoute(app,numPoints,pheromone,distMatrix,alpha,beta)
route = zeros(1,numPoints+1);
visited = false(1,numPoints);
current = 1;
route(1) = current;
visited(current) = true;
for step = 2:numPoints
qbits = zeros(numPoints,2);
for j = 1:numPoints
if ~visited(j)
tau = pheromone(current,j)^alpha;
eta = (1/(distMatrix(current,j)+0.01))^beta;
prob = tau * eta;
theta = prob * pi / 4;
qbits(j,1) = cos(theta);
qbits(j,2) = sin(theta);
end
end
probs = qbits(:,2).^2;
probs(visited) = 0;
probs = probs / sum(probs);
next = app.quantumMeasure(probs);
route(step) = next;
visited(next) = true;
current = next;
end
route(end) = 1;
end
function selected = quantumMeasure(app,probs)
cumProbs = cumsum(probs);
r = rand;
selected = find(cumProbs >= r,1);
end
function cost = calculateRouteCost(app,route,distMatrix)
cost = 0;
for i = 1:length(route)-1
cost = cost + distMatrix(route(i),route(i+1));
end
end
function displayDeliveryRoute(app,route)
cla(app.RouteOptAxes);
hold(app.RouteOptAxes,'on');
scatter(app.RouteOptAxes,app.OptimalPoints(:,1),app.OptimalPoints(:,2),100,'filled');
for i = 1:length(route)-1
p1 = app.OptimalPoints(route(i),:);
p2 = app.OptimalPoints(route(i+1),:);
plot(app.RouteOptAxes,[p1(1) p2(1)],[p1(2) p2(2)],'r-','LineWidth',2);
text(app.RouteOptAxes,p1(1),p1(2),num2str(i));
end
hold(app.RouteOptAxes,'off');
end
function OptimizeButtonPushed(app)
app.runCBSSA();
end
function StartOptimizationButtonPushed(app)
app.runQACO();
end
function LoadDataButtonPushed(app)
[file,path] = uigetfile('*.xlsx');
if file ~= 0
data = readmatrix(fullfile(path,file));
app.CommunityCoords = data(:,1:2);
app.OrderData = data(:,3);
app.calculateDistanceMatrix();
app.displayCommunityMap();
end
end
function ExportResultButtonPushed(app)
[file,path] = uiputfile('*.xlsx');
if file ~= 0
resultData = [app.OptimalPoints app.BestFitness*ones(size(app.OptimalPoints,1),1)];
writematrix(resultData,fullfile(path,file));
uialert(app.UIFigure,'结果导出成功','提示');
end
end
end
methods (Access = public)
function app = CommunityGroupBuyingSystem
createComponents(app)
registerApp(app,app.UIFigure)
runStartupFcn(app,@startupFcn)
end
function delete(app)
delete(app.UIFigure)
end
end
end
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