基于模拟退火算法无人机药品配送路线规划（条件：距离近优先）附Matlab代码

Matlab仿真：无人机药品紧急配送的模拟退火算法优化

最新推荐文章于 2025-12-01 18:48:28 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 18:48:28 发布 · 132 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#模拟退火算法 #无人机 #matlab

路径规划专栏收录该内容

434 篇文章

订阅专栏

文章介绍了使用Matlab进行无人机药品紧急配送路线规划的问题，通过数学建模和模拟退火算法，旨在优化配送路径，优先考虑病人数量多的站点，并兼顾累计最短距离。文中提供了部分代码示例，展示了如何计算城市间距离和利用模拟退火算法进行路径优化。

✅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电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

某市引进一架专业大型无人机用于紧急状态下的药品投递，每个站点只能投放一次，可选择指派任意站点的无人机起飞出发完成投递任务，但必须在配送完毕后返回原来的站点。站点地理位置坐标（单位为公理）如下图所示。每个站点及容纳的病人数量见附件.mat数据，现要求通过数学建模，在保证速度和优先救治病人数量多的站点前提下，提供药品紧急配送策略。考虑每个站点的病人数量，优先给病人数量多的站点配送，同时兼顾累计最短距离.

在无人机药品配送路线规划中，我们可以将城市视为药品需要配送的目标地点，无人机从起点出发，经过所有目标地点，并返回起点。

下面是一个基于模拟退火算法的简单示例步骤：

定义问题：将目标地点表示为城市，并计算城市之间的距离矩阵。
初始化路径：随机生成一个初始路径，即一条访问所有城市的路径。
计算目标函数：计算当前路径的总距离作为目标函数值。
迭代优化：通过模拟退火算法进行迭代优化，每次迭代中，对当前路径进行微小变化（例如交换两个城市的位置），并计算新路径的总距离。
- 如果新路径的总距离更短，则接受该变化。
- 如果新路径的总距离更长，则根据一定概率（例如按照Metropolis准则）决定是否接受该变化，以避免陷入局部最优解。
终止条件：当达到一定的迭代次数或满足停止准则（例如连续多次迭代后目标函数值变化较小）时，停止迭代。
输出结果：返回迭代过程中最优的路径作为最终的无人机药品配送路线。

⛄ 部分代码

clc,clear,close all;%% ------------------------------------------------------------------------%加载数据load data_all.matdata = zeros(25,2);data(:,1) = data_all(:,2);data(:,2) = data_all(:,3);%% ------------------------------------------------------------------------%模拟退火参数设置n = size(data,1);  %站点数量T = 100*n;         %初始温度L = 100;           %马尔可夫链长度K = 0.99;          %衰减参数%% ------------------------------------------------------------------------%站点坐标结构体cp = struct([]);for i = 1:n    cp(i).x = data(i,1);    cp(i).y = data(i,2);endendfigure(2);plot(len, 'LineWidth', 1.1)grid on;xlabel('迭代次数')ylabel('目标函数值')title('适应度进行曲线')disp('优化结束')%% ------------------------------------------------------------------------%计算路线总长度函数function len = funcp(cp,n)len = 0;for i = 1:n-1    len = len+sqrt((cp(i).x-cp(i+1).x)^2+(cp(i).y-cp(i+1).y)^2);  %累计欧氏距离endlen = len+sqrt((cp(n).x-cp(1).x)^2+(cp(n).y-cp(1).y)^2);end