【配送路径规划】基于遗传算法求解带时间窗的多船舶航线和调度问题SRSP问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文开发了一种高效的遗传算法（GA）变体，用于解决工业航运操作模式中的船舶航线和调度问题（SRSP），并考虑了时间窗口。该方法解决了使用异构船舶为许多客户装载货物的问题。约束条件涉及客户强加的交货时间窗口、必须进行所有交货的时间范围以及船舶容量。文中呈现了计算调查的结果，并就问题规模的解决质量和执行时间进行了探讨。该算法与使用集合分割问题（SPP）的精确方法在解决质量和计算时间方面进行了比较。研究发现，虽然精确方法可以有效地解决小规模问题，但由于计算问题，处理大规模问题变得复杂，而遗传算法可能会遇到这一问题。与其他使用禁忌搜索方法的已发表作品相比，遗传算法在解决质量方面始终返回更好的解决方案。

📣 部分代码

function [Parents,R] = ReturnToBase(Parents,R,CT,Q,numOfShips)​    for ship = 1:numOfShips        route = R{ship}(find(R{ship}));        new_route = route;        if (length(route) > 1) % There are at least 2 shipments in ship's route            total_Quantity = 0;            for shipment = 1:(length(route) - 1)                total_Quantity = total_Quantity + Q(route(shipment)) + Q(route(shipment + 1));                if (total_Quantity > CT(ship))                    point = find(new_route == route(shipment));                    new_route = [new_route(1:point) 0 new_route(point+1:length(new_route))];                    total_Quantity = 0;                end            end        end        R{ship} = [0 new_route 0];    end​end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合