基于蚁群算法的多配送中心的车辆调度问题的研究附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机  电力系统

⛄ 内容介绍

针对目前物流配送过程中客户对于送货准时性要求日益提升的问题,对每个客户采用时间窗管理约束,作为NP-Hard问题,启发式算法常被用于解决VRPTW问题.本文选取somolon数据集进行研究,运用蚁群算法进行路径规划研究,研究表明蚁群算法作为启发式算法中的一种能够有效用于解决VRPTW问题。

⛄ 部分代码

clc;

clear;

%% 多配送中心的车辆调度问题

%加载数据

load data.mat

%计算位置矩阵

m=size(X,1);

D=zeros(m,m);

%计算最短距离和最短路径 

[min_Length_S,index_S]=min(L_S);

G_best_length_S(iter)=min_Length_S;

G_best_route_S(iter,1:length(Tabu_S(index_S(1),:)))=Tabu_S(index_S(1),:);

length_ave_S(iter)=mean(L_S); 

disp(['第',num2str(iter),'代']);

iter=iter+1;

%% 第五步更新信息素

Delta_Tau_S=zeros(m,m); 

for i=1:Pop 

MM=Tabu_S(i,:); 

R=MM(MM>0);

for j=1:(length(R)-1) 

Delta_Tau_S(R(j),R(j+1))=Delta_Tau_S(R(j),R(j+1))+Q/L_S(i); 

end 

end 

Tau_S=(1-Rho).*Tau_S+Delta_Tau_S;

%% 第六步:禁忌表清零 

Tabu_S=zeros(Pop,n2); 

load_w_S=0;

end

%% 第七步:输出结果 

[best_length_S,index]=min(G_best_length_S); 

best_route_S=G_best_route_S(index(1),:);

best_route_S=best_route_S(best_route_S>0);

disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~');

disp(['最短路径为:',num2str(best_route_S)]);

disp(['最短路程为:',num2str(best_length_S)]);

%% 第八步:绘制散点图和巡游过程图

%画出散点图,并标注配送中心的位置

figure(1)

plot(X(:,1),X(:,2),'o');

hold on

plot(X(best_route_S,1),X(best_route_S,2),'o-');

hold on

plot([X(w1,1),X(w2,1)],[X(w1,2),X(w2,2)],'rp','MarkerSize',9);

hold on

for i=1:n2

    text(X(S(i),1),X(S(i),2),['  ' num2str(S(i))]);

end

figure(2)

plot(1:MAXGEN,G_best_length_S) ;

hold on 

plot(1:MAXGEN,length_ave_S);

legend(' G_best_length_S ',' length_ave_S ');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]李建军. 基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究[D]. 西安电子科技大学, 2015.

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值