【路径规划】基于萤火虫算法求解订单分批问题附matlab代码

本文探讨了当前配送中心拣选作业的挑战,尤其是劳动力密集和效率不足的问题。通过引入萤火虫算法进行订单分批,与FCFS和按订单分批进行对比,旨在展示其在提高拣选效率方面的优势。作者通过仿真代码展示了算法转换过程,并引用了相关研究来支持其观点。

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 1 内容介绍

0 引 言 现阶段大多数配送中心是劳动力密集型的,配送中心中拣选作业劳动量占据配送中心全部劳动量的 60%[1],成本占 40%[2], 时间占 30~40%[3]。可见,拣选作业在配送中心的重要性不言而喻。 订单分批作为拣选作业的重要环节,是指将一定数目的订单根据一定的规则合并到一个批次进行集中拣选,以提高拣选作 业效率的过程。 订单分批主要是为了缩短拣选订单时所用的时间和走过的距离。拣选人员在对订单进行分批作业时,可以将好几个订单合 并在一起然后用一套拣选设备一次性拣完,这显然会极大地提高了拣选作业的效率,大中型配送中心应用十分广泛。订单分批 比较适合于订单量庞大,但是单个订单下面的商品的种类数又不多的情况。而这与当今消费者的需求又是一致的,所以订单分 批有极大的存在价值。 对于配送中心的拣选作业,一般来说最简单最常用的方式是先到先分批 (FCFS)。这种分批方式虽然简单易行,但是当今 社会对高效率的追求,使得这种分批方式已经不能够满足消费者的要求。这就需要一种新的分批方式,能够提高拣选作业的效 率。本文就运用萤火虫算法来进行订单分批,并将萤火虫算法分批和按订单分批、先到先分批进行对比分析,验证其优越性。

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2 仿真代码

 1 内容介绍

0 引 言 现阶段大多数配送中心是劳动力密集型的,配送中心中拣选作业劳动量占据配送中心全部劳动量的 60%[1],成本占 40%[2], 时间占 30~40%[3]。可见,拣选作业在配送中心的重要性不言而喻。 订单分批作为拣选作业的重要环节,是指将一定数目的订单根据一定的规则合并到一个批次进行集中拣选,以提高拣选作 业效率的过程。 订单分批主要是为了缩短拣选订单时所用的时间和走过的距离。拣选人员在对订单进行分批作业时,可以将好几个订单合 并在一起然后用一套拣选设备一次性拣完,这显然会极大地提高了拣选作业的效率,大中型配送中心应用十分广泛。订单分批 比较适合于订单量庞大,但是单个订单下面的商品的种类数又不多的情况。而这与当今消费者的需求又是一致的,所以订单分 批有极大的存在价值。 对于配送中心的拣选作业,一般来说最简单最常用的方式是先到先分批 (FCFS)。这种分批方式虽然简单易行,但是当今 社会对高效率的追求,使得这种分批方式已经不能够满足消费者的要求。这就需要一种新的分批方式,能够提高拣选作业的效 率。本文就运用萤火虫算法来进行订单分批,并将萤火虫算法分批和按订单分批、先到先分批进行对比分析,验证其优越性。

2 仿真代码

%% 订单分批方案与萤火虫个体之间进行转换
%输入batches:             订单分批方案
%输入N:                   萤火虫个体长度
%输入orders_num:          总订单数目
%输出firefly:             由订单分批方案转换而成的萤火虫个体
function firefly=change(batches,N,orders_num)
H=size(batches,1);                  %订单分批方案中的订单批次数目
firefly=[];                         %初始萤火虫个体为空
for i=1:H
    if (orders_num+i)<=N
        firefly=[firefly,batches{i},orders_num+i];
    else
        firefly=[firefly,batches{i}];
    end
end
if length(firefly)<N                %如果萤火虫个体长度小于N,则需要向个体添加订单批次分隔数字
    addition=(orders_num+H+1):N;
    firefly=[firefly,addition];
end
end

3 运行结果

4 参考文献

[1]GAO Zhenhua, CHEN Zhuo. 基于萤火虫算法的订单分批问题研究[J]. 物流科技, 2019, 42(7):6.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

3 运行结果

4 参考文献

[1]GAO Zhenhua, CHEN Zhuo. 基于萤火虫算法的订单分批问题研究[J]. 物流科技, 2019, 42(7):6.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

 

根据提供的引用内容,我找到了一种使用萤火虫算法解决旅行商问题Matlab代码。以下是代码示例: ```matlab % 萤火虫算法解决旅行商问题 function [best_path, best_distance] = firefly_algorithm_tsp(distance_matrix, num_fireflies, max_iterations) num_cities = size(distance_matrix, 1); % 初始化萤火虫的位置和亮度 fireflies = rand(num_fireflies, num_cities); fireflies = repmat(fireflies, 1, 1, num_cities); fireflies = permute(fireflies, [1, 3, 2]); % 计算初始亮度 firefly_distances = calculate_distances(fireflies, distance_matrix); firefly_brightness = 1 ./ firefly_distances; % 迭代更新萤火虫的位置和亮度 for iteration = 1:max_iterations for i = 1:num_fireflies for j = 1:num_fireflies if firefly_brightness(i) < firefly_brightness(j) % 移动萤火虫 beta = 1; % 调节因子 distance = calculate_distance(fireflies(i, :, :), fireflies(j, :, :)); attractiveness = firefly_brightness(i) * exp(-beta * distance); fireflies(i, :, :) = fireflies(i, :, :) + attractiveness * (fireflies(j, :, :) - fireflies(i, :, :)); % 更新亮度 firefly_distances(i) = calculate_distance(fireflies(i, :, :), distance_matrix); firefly_brightness(i) = 1 / firefly_distances(i); end end end end % 找到最佳路径和最短距离 best_distance = min(firefly_distances); best_index = find(firefly_distances == best_distance, 1); best_path = squeeze(fireflies(best_index, :, :)); end % 计算两个位置之间的距离 function distance = calculate_distance(position1, position2) distance = norm(position1 - position2); end % 计算每个萤火虫到其他城市的距离 function distances = calculate_distances(fireflies, distance_matrix) num_fireflies = size(fireflies, 1); num_cities = size(fireflies, 3); distances = zeros(num_fireflies, 1); for i = 1:num_fireflies path = squeeze(fireflies(i, :, :)); total_distance = 0; for j = 1:num_cities-1 city1 = path(j); city2 = path(j+1); total_distance = total_distance + distance_matrix(city1, city2); end distances(i) = total_distance; end end % 示例用法 distance_matrix = [0, 1, 2; 1, 0, 3; 2, 3, 0]; % 城市之间的距离矩阵 num_fireflies = 10; % 萤火虫数量 max_iterations = 100; % 最大迭代次数 [best_path, best_distance] = firefly_algorithm_tsp(distance_matrix, num_fireflies, max_iterations); disp('最佳路径:'); disp(best_path); disp('最短距离:'); disp(best_distance); ```
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