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matlab求解多式联运

碳排放路径优化

matlab求解路径优化及选址综合考量问题。采用多目标遗传算法能够得到多个可行解

问题描述假设快递集散中心负责n个配送点的快递配送任务以及包装回收，每个配送点都配备了快递柜以及快递包装回收容器，配送点工作人员在负责快递柜的投放工作以及寄件服务的同时还负责废旧包装的打包工作。快递运输车辆从快递集散中心出发向配送点配发快件并收取配送点需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递运输车辆在完成配送任务后返回快递集散中心并卸载需邮寄的快件和打包好的快递包装，快递集散中心负责将卸载的快件向上一级配送中心邮寄并把回收的快递包装整合交给废旧包装回收公司。体积25 立方米百公里油耗6

概述基于电动汽车电量消耗特性，考虑电动车里程、载重、顾客服务时间窗等约束，建立以配送总成本最小为目标的电动车调度优化问题模型；利用自然数编码的遗传算法，求解出电动车的配送路线以及车辆的充电计划。由于电动汽车是靠电能驱动，故充电是电动汽车在行驶过程中必须面对的问题之一。当电池电量不足以完成剩余的配送任务时，电动车需要进入到邻近的充电站进行充电，以供其完成剩余的配送任务。在本文中，充电站采用的是快速充电方式，使电动车在30 min左右就可以完成充电。但是由于充电站可能不位于车辆既定的行驶线路上，车辆会发生行

一、引言遗传算法(GA)是一种全局寻优搜索算法，它首先对问题的可行解进行编码，组成染色体，然后通过模拟自然界的进化过程，对初始种群中的染色体进行选择、交叉和变异，通过一代代进化来找出最优适应值的染色体来解决问题.遗传算法具有很强的全局搜索能力和较强的自适应性，适合解决连续变量函数优化问题和离散变量的优化组合问题。二、问题描述旅行商问题(TSP)是一个典型的优化组合问题,它需要求出旅行商从某一......

遗传算法概述遗传算法（ genetic algorithm,GA）是一种进化算法，其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。在遗传算法中，染色体对应的是数据或数组，通常是由一维的串结构数据来表示，串上各个位置对应基因的取值。基因组成的串就是染色体，或者称为基因型个体（ individuals）。一定数量的个体组成了群体（ population）。群体中个

模型问题假设在外卖配送过程中，会出现很多种不确定情况导致配送时间的浪费，如配送过程中物品损伤，如果配送车辆装载过多，会导致物品挤压破损；当天天气情况的不稳定导致配送不及时；某交通路段发生交通事故等不可人为控制的情况。为了减少外部因素对本次配送路径优化的影响，针对外卖配送过程中出现上述所描述的情况进行如下问题假设:(1)一个客户的订单只能由一个配送员配送，且配送员接受一个订单后，先完成该订单才能接另一个客户订单。(2)每条送餐路径的配送时间小于配送车辆的最大行驶时间。(3)忽略天气、车祸、配送车辆行

clearclcclose alltic%% 用importdata这个函数来读取文件% shuju=importdata('cc101.txt');load('cc101');shuju=c101;% bl=importdata('103.txt');bl=3;cap=60; %车辆最大装载量%% 提取数据信息E=shuju(1,5);

公交排班系统背景分析车辆行驶模型乘客上下车模型遗传算法应用步骤约束条件下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_46567845/18474643

模型描述车辆存在最大的幸事里程，必须在电量耗尽完到达下一个点进行充电主程序%遗传算法求解TSP问题(为选择操作从新设计后程序)%输入：%D 距离矩阵%NIND 为种群个数%X 参数是中国34个城市的坐标(初始给定)%MAXGEN 为停止代数，遗传到第MAXGEN代时程序停止,MAXGEN的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定%m 为适值淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大%Pc 交叉概率%Pm 变异概率%输出：

模型条件配送员存在最大载重必须先去商家，再去顾客必须在时间窗内送达主程序clearclcclose alltic%% 读取数据load('shuju');bl=0;%% 提取数据信息E=shuju(1,4); %初始点时间窗开始时间L=shuju(1,5); %初始点心时间窗结束

归一化将问题中多个目标函数归一化后取消了不同量纲对解的影响，能够更好的得到最优解主程序clearclcclose alltic%% 用importdata这个函数来读取文件% shuju=importdata('cc101.txt');load('cc101');shuju=c101;% bl=importdata('103.txt');bl=0;cap=2000; %车辆

问题描述在解决带有时间窗的路径优化问题时，很难抉择时间窗与路径最短两个之间的关系，通常采用将多目标转换成单目标函数的方法，而转换成单目标后，系数的调节起到至关重要的作用，其中一个占比较小，就会导致另外一个参数对结果影响较大，很难真正的反应出满意的解，所以此文章采用帕累托方法，运用遗传算法，对这两个目标进行分析。主程序如下clc;clear;tic;%% 初始化PopSize=200;%种群大小 MaxIteration =200;%最大迭代次数R=50;load('cc101');sh

问题模型参数定义主程序clearclcclose alltic%% 用importdata这个函数来读取文件% shuju=importdata('cc101.txt');load('c101');shuju=c101;% bl=importdata('103.txt');bl=0;cap=1500; %车辆最大装载量%% 提取数据信息E=shuju(1,5);

改进方法对初始化进行编写时，不在采用随机产生编码的方式，而是根据车辆的最大载重的限制下，进行编码，如若选择的下一个点超过了最大载重则把下一个点分配给下一辆车，对已经选择的点根据时间窗的开始或者结束对点进行排序，例如，根据最早时间窗，对选择的点进行从小到大排序。这样产生的解保证了初始种群得到的解时较优的，在后续迭代过程中能够更快的得到最优解。产生初始种群新的编码代码function [init_vc] = init(cusnum,a,demands,cap)j=ceil(rand*cusnum);

模型需要数据其中第一列为点的编号，0为配送中心，二三列为横纵坐标，四列为需求量，五列为时间窗开始时间（通常规定最早的那个时间为0，转换成数字，以此类推），六列为最晚时间窗，七列为服务时间。cap=[200,300,400]; %车辆最大装载量v_num=[5,4,3];

代码% MTSPV_GA Variable Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA)% Finds a (near) optimal solution to a variation of the M-TSP (that has a% variable number of salesmen) by setting up a GA to search for the% shortest route (

代码function varargout = mtspof_ga(xy,dmat,salesmen,min_tour,pop_size,num_iter,show_prog,show_res)nargs = 8;for k = nargin:nargs-1 switch k case 0 xy = 10*rand(40,2); case 1 N = size(xy,1); a = mesh

代码function varargout = mtspofs_ga(xy,dmat,salesmen,min_tour,pop_size,num_iter,show_prog,show_res)% MTSPOFS_GA Fixed Start Open Multiple Traveling Salesmen Problem (M-TSP) Genetic Algorithm (GA)% Finds a (near) optimal solution to a variation of the "o

代码function varargout = mtspf_ga(xy,dmat,salesmen,min_tour,pop_size,num_iter,show_prog,show_res)nargs = 8;for k = nargin:nargs-1 switch k case 0% xy = 10*rand(40,2);xy=[50,50;11,23;21,59;23,21;62,71;67,64;90,66;70,55;63,22;87,4

免疫算法的基本思想生物免疫系统是一个高度进化的生物系统，它旨在区分外部有害抗原和自身组织，从而保持有机体的稳定。从计算角度看，生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统，具有很强的学习、识别和记忆能力。免疫系统具有如下特征：（1）产生多样抗体的能力。通过细胞的分裂和分化作用，免疫系统可产生大量的抗体来抵御各种抗原。（2）自我调节机构。免疫系统具有维持免疫平衡的机制，通过对抗体的抑制和促进作用，能自我调节产生适当数量的必要抗体。（3）免疫记忆功能。产生抗体的部分细胞会作为记忆细胞被保存下

介绍目前的多目标优化算法有很多， Kalyanmoy Deb的带精英策略的快速非支配排序遗传算法（ nondominated sorting genetic algorithm Il,NSGA-I）无疑是其中应用最为广泛也是最为成功的一种。clc;clear;tic;%% 初始化PopSize=200;%种群大小 MaxIteration =300;%最大迭代次数R=50;location1=load('location1_100.txt');%优化100个城市location2=loa

用最简单直观的方法表达出交叉的过程

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1、外卖配送中与普通路径优化的区别（1）外卖配送中必须先取订单在进行配送，所以染色体是有序排列的（2）两点间的距离并不代表十几的距离（3）在进行交叉与变异时也只能运用特殊的方法（4）如有载货限制顾客-1，商家+1进行计算原始数据（1）第一列0为原点，1-5为商家 6-10为顾客（2）二三列为坐标（3）四五列为时间窗的开始与结束产生种群5 2 3 4 10 1 8 9 7 6如上，在产生种群时，商家1的订单对应客户6，以此类推，所以1必须在6的前面，2、3、4、5都是如此。选择选择