【配送路径规划】基于模拟退火算法的无人机药品配送路线规划（条件：病人多且距离近优先）附Matlab代码-优快云博客

本文探讨了无人机在医疗领域药品配送中的应用，重点介绍了如何通过模拟退火算法优化配送路径，考虑病人数量和路径长度的平衡，以提高效率并满足实时需求。

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⛄ 内容介绍

随着科技的不断进步，无人机技术在各个领域都得到了广泛的应用。其中，无人机在医疗领域的应用越来越受到关注。特别是在药品配送方面，无人机能够快速、高效地将药品送达目的地，为患者提供及时的医疗救助。然而，如何合理规划无人机的配送路线成为了一个重要的问题。

在药品配送中，一个关键的问题是如何确定无人机的配送路径。在实际情况中，病人的数量往往很多，而且他们的位置也可能相对集中。因此，将病人距离近的位置放在优先考虑的位置是非常重要的。

为了解决这个问题，我们可以使用模拟退火算法来进行无人机药品配送路线的规划。模拟退火算法是一种启发式算法，通过模拟固体退火的过程来寻找问题的全局最优解。在无人机药品配送问题中，我们可以将每个病人的位置看作是一个城市，而无人机的路径则是经过这些城市的路径。

首先，我们需要定义一个适应度函数来衡量每个配送路径的优劣。在这个问题中，适应度函数可以考虑两个因素：病人的数量和路径的长度。我们希望找到一个路径，使得病人数量多且路径长度短。因此，适应度函数可以定义为病人数量的倒数乘以路径长度。

接下来，我们使用模拟退火算法来搜索最佳的配送路径。算法的基本思想是从一个初始解开始，通过接受劣解的概率逐步向全局最优解靠近。在每一次迭代中，我们随机选择两个城市进行交换，然后计算新路径的适应度。如果新路径的适应度更好，我们接受这个新路径；否则，我们以一定的概率接受劣解。通过不断迭代，模拟退火算法最终会收敛到一个较好的解。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求对模拟退火算法进行一些改进。例如，我们可以引入一些启发式的方法来加速搜索过程，或者通过调整退火过程中的参数来提高算法的效率。

无人机药品配送路线规划是一个复杂的问题，但是通过使用模拟退火算法，我们可以得到一个较好的解决方案。这种方法不仅能够考虑病人数量的多少，还能够兼顾路径长度的优化。未来，随着无人机技术的进一步发展，我们相信无人机药品配送将会在医疗领域发挥越来越重要的作用。

⛄ 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);var = data_all(:,4);figure(2);plot(tar, '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')%% ------------------------------------------------------------------------%计算目标函数和路线总长度函数function [tar, len] = funcp(cp,n)tar = 0;len = 0;for i = 1:n-1    tar = tar+sqrt((cp(i).x-cp(i+1).x)^2+(cp(i).y-cp(i+1).y)^2)+10*(1000-var(i));     len = len+sqrt((cp(i).x-cp(i+1).x)^2+(cp(i).y-cp(i+1).y)^2);endtar = tar+sqrt((cp(n).x-cp(1).x)^2+(cp(n).y-cp(1).y)^2)+10*(1000-var(1));len = len+sqrt((cp(n).x-cp(1).x)^2+(cp(n).y-cp(1).y)^2);end