1 简介经济快速发展背景下,物流配送活动成为大众生活中的关键部分.值得注意的是,由现代物流配送作业中看,强调多目标的实现,包括配送作业效率,客户满意度等,这就要求在配送线路上合理规划,并改进运输方式,这样在保证配送科学化的基础上,使配送效益提高.本次研究将对车辆路径优化问题做简单介绍,提出同时取送货车辆路径问题优化中的遗传算法应用,在此基础上做实证与仿真分析.2 部分代码%主函数 %基于遗传算法求解同时取送货的车辆路径问题 tic; clc; clear all close all; global CARLOAD; global Popsize Num; global Delivery Pickup Dis_MATRIX; global Pc Pm; global genmax; Pc0.85; %交叉概率 Pm0.01; %变异概率 CARLOAD100; %车辆最大载重 Popsize100; %种群规模 Num100; %调配点个数 genmax200; %最大迭代代数 dataxlsread(data.xlsx); datadata(1:Num1,:); %计算各节点间的直线距离 Dis_MATRIXones(Num1); for i1:Num1 for j1:Num1 Dis_MATRIX(i,j)sqrt((data(i,2)-data(j,2))^2(data(i,3)-data(j,3))^2); end end vertexsdata(:,2:3); Deliverydata(2:end,4); Pickupdata(2:end,5); chrom[]; for i1:Popsize chrom(i,:)randperm(Num); %初始化种群 end counter1; while countergenmax ybestfit; %找出最优的适应值、个体 [maxbestfit,maxindex]max(bestfit);%取最优适应值的位置、最优适应值 maxindexmaxindex(1); maxbestpopbestpop(maxindex,:);%取最优个体 [R,Rlength,carNum]OUTPUT(maxbestpop); %最优路径 %迭代图 figure x1:1:genmax; plot(x,y); title(优化过程); xlabel(迭代次数); ylabel(最优适应值); disp([最优路径为,num2str(R)]); disp([最短长度为,num2str(Rlength)]); disp([车辆数为,num2str(carNum)]); %% 打印全局最优解路线图 j1; RR; RR[]; for i2:length(R) if R(i)0 VC{j}RR; jj1; RR[]; % RR[RR R(i)]; else RR[RR R(i)]; end end draw_Best(VC,vertexs); toc;3 仿真结果4 参考文献[1]汤浩晨. 基于遗传算法的同时取送货车辆路径问题优化模型及算法研究. (2018).部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除。
