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ticclearclc%% 导入订单数据和各个储位物品的重量数据load orders.mat ordersload item_weight.mat item_weight%% 仓库参数初始化depot_leftAisle=1.5; %仓库与第1条拣选通道的距离，1.5LUenter_leave_aisle=1; %从通道进入拣选通道或从拣选通道进入通道需要行走的距离，1LUadjacent_location=1; %同一条拣选通道的两个相邻储位之

鲸鱼优化算法概述鲸鱼优化算法( Whale Optimization Algorithm，WOA)是 Mirjalili 等于 2016 年提出的一种基于座头鲸鱼狩猎方法的元启发式算法。它成功应用于各种复杂的离散优化问题，如资源调度问题、建筑工地的工作流程规划、选址与路径规划和神经网络训练等。在算法改进和应用方面，闫旭等提出了混合随机量子鲸鱼优化算法求解 TSP 问题; 滕德云等把鲸鱼优化算法与拓扑结构相结合地改进鲸鱼优化算法，用来求解多目标无功优化调度问题; 涂春梅等提出了混沌反馈自适应鲸鱼优化算法;

灰狼 优 化 算 法 ( grey wolf optimization algo-rithm，GWO)是模仿灰狼等级划分和灰狼捕食行为而提出的群智能搜索算法。该算法具有控制参数少、收敛速度快和计算简单等优点，已在机器学习、函数寻优、数据挖掘、电力调度、控制器设计调优等方面得到广泛应用。目前应用灰狼优化算法求解 CVRP 的文献较少，因此本文提出一种基于 GWO 的农产品物流配送车辆路径优化方法。研究结果表明，与 PSO 和 GA 相比，在行驶里程和平均行驶成本方面，GWO 的成本最低且行驶里程最少。GW

近年来，随着环境问题的日益突出，越来越多物流配送企业开始使用节能环保的电动物流车。 但是由于续航里程有限及充电设施布局不完善等问题，电动车并不能完全代替燃油车，所以大多物流企业目前主要采用电动车与燃油车混合配送的过渡模式。 与燃油车配送不同，由于电动车需途中进行充电，改变了原有配送系统的配置参数，并对配送时间窗产生影响；此外，实际配送过程中配送中心会在车辆离开后继续接收新的需求，导致配送系统的状态不断发生变化，需要对已有配送方案重新进行调整。 如果不能合理快速地规划与调整配送路线，不仅会大幅增加企业的运营成

变邻域搜索算法求解旅行商问题旅行商问题（ Traveling Salesman Problem,TSP）是经典的组合优化问题。现在假设有若干个城市，任意两个城市之间的距离已知，则TSP可以简单地描述为：一个旅行商人从任意一个城市出发，在访问完其余城市后（每个城市只被访问一次，不允许多次访问），最后返回出发城市，找到旅行商人所行走的最短路线变邻域搜索（ Variable Neighborhood Search,VNS）算法通过搜索若干个不同邻域以求得问题最终的解，其已经被广泛应用于求解组合优化问题。只能先

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......

基于蚁群算法的二维路径规划算法路径规划算法路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划算法主要有人工势场法等。MAKLINK图论理论MAKLINK图论可以建立二维路径规划的空间模型， MAKLINK图论通过生成大量的MAKLINK线构造二维路径规划可行空间， MAKLINK线定义为两个障碍物之间

matlab蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化蚁群算法（ ant colony algorithn,ACA）是由意大利学者M. dorigo等人于20世纪90年代初提出的一种新的模拟进化算法，其真实地模拟了自然界蚂蚁群体的觅食行为。M. Dorigo等人将其用于解决旅行商问题（ traveling salesman problem,TSP），并取得了较好的实验结果。近年来，许多专家学者致力于蚁群算法的研究，并将其应用于交通、通信、化工、电力等领域，成功解决了许多组合优化问题，如调度问题（jo

基于混合粒子群算法的TSP搜索算法标准粒子群算法通过追随个体极值和群体极值完成极值寻优，虽然操作简单，且能够快速收敛，但是随着迭代次数的不断增加，在种群收敛集中的同时，各粒子也越来越相似，可能在局部最优解周边无法跳出。混合粒子群算法摒弃了传统粒子群算法中的通过跟踪极值来更新粒子位置的方法，而是引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来搜索最优解。问题描述旅行商问题（ traveling saleman problem,TSP）又译为旅行推销员问题、货郎

生鲜农产品的定义生鲜农产品是指可以直接在货架上出售而无需再进行进一步制作的现场加工的鲜果等初级产品。目前，生鲜农产品主要具体包括新鲜上市的蔬菜、水果、花卉、蛋、奶、生禽和水产品以及鲜肉产品，这些种类的产品在生鲜农产品中占据主要地位，习惯将其称为生鲜三品—一果蔬、肉类、水产研究目的本文的主要研究目的是在降低物流配送成本、提升配送效率、保持生鲜农产品的新鲜度及及时度的基础上，着重考虑配送车辆基于配送中心、交通路线规划、智能配送模式的基础，规划岀最合理的车辆配送路径以达到供需双方的共同满意的结果。通过对生鲜

时间窗定义4.1.1 时间窗定义时间窗约束的路径优化问题（VRPTW）是在传统的路径优化（VRP）基础上加入时间窗的约束，时间窗为客户对货物的到达时间必须在规定的 中内到达，其中 为客户 要求送达的最早时间， 为客户 要求送达的最迟时间。如果 与 的值为确定值，则为确定型时间窗，相反，如果 与 的值不确定，则为不确定型时间窗。在现实的运输问题中，很少有客户对于时间的要求是JST（Just In time）模式，即对货物的配送时间有非常严格的要求，大部分的客户对于时间的要求有一定时间弹性。根据时间窗的类型

多目标遗传算法遗传算法的优化目标一般为最小化优化，将目标（2）转化为最小化优化min -S，另外，本文建立了供应商选择问题的多目标优化模型，同时考虑成本与供应商响应能力2个优化目标，采用Pareto占优思想处理多个目标，求得多个互不占有的非劣解，每个解的侧重点不同，即得到的多个方案在2个优化目标上均存在优势。算法步骤：Step1：输入问题数据，功能型服务供应商的相关参数，包括供应商的数目n、单位运输成本、单位增值服务成本、固定费用、运输距离、最大业务承担量等，以及服务供应的服务预期质量和服务感知质量。

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);

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);

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=795; %车辆最大装载量%% 提取数据信息E=shuju(1,5);

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

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);

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

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