1. 배경
물류 센터가 여러 개 있습니다.
차량이 특정 물류 센터에서 출발하여 배송 작업을 완료 한 후 원래 시작했던 물류 센터로 돌아갈 필요가없고 가장 가까운 물류 센터 즉 열린 차량 경로로 돌아갑니다. 물론, 차량 서비스의 마지막 고객과 모든 물류 센터 간의 거리에 따라 원래 물류 센터에서 최단 거리이면 원래 물류 센터로 돌아갈 수도 있습니다.
최적화 목표 : 고정 차량 사용 비용 (200 위안 / 대), 차량 이동 시간 비용 (0.3 위안 / 분), 차량 대기 시간 비용 (0.3 위안 / 분), 차량 서비스 시간 (0.3 위안 / 분)의 합계는 다음과 같습니다. 가장 작습니다.
제약 조건 : (1) 차량 용량 제한 (차량 1,000 대)을 초과하지 마십시오. (2) 고객의 시간 창 내에 서비스를 수행해야합니다. (3) 차량이 고객에게 미리 도착하여 대기 할 수 있습니다. 시각. (4) 물류 센터에서 차량이 출발하는 시간을 0 분, 즉 0 분으로 설정합니다.
둘째, 소스 코드
function [] =opengamainforfzh20200706()
close all
clear all
tic%开始计时。
%%%% 数据读取
[data1,data2,data3,data4,data5,data6,data7]=textread('depot2.txt','%n%n%n%n%n%n%n','delimiter', ',','headerlines', 1);% 中心
datazx=[data1 data2 data3 data4 data5 data6 data7]; % 中心数据读取
%%%%%%%%%
[data1,data2,data3,data4,data5,data6,data7]=textread('RC201.txt','%n%n%n%n%n%n%n','delimiter', ',','headerlines', 1);
data=[data1 data2 data3 data4 data5 data6 data7];
wjchangdu=size(data,1);%%调用文件的长度
%把个客户的服务时间修改为5分钟
% for gg=2:wjchangdu
% data(gg,7)=5;
% end
% data;
%%%%%%%%%%%%%
Gmax=1000;% 迭代次数
Size=200;% 规模
Pm=0.03;% 变异概率
Pc=0.85;% 交叉概率
maxQ=1000;% 载货量
sudu=60/60;% 车辆速度 km/min
fy=0.3;% 单位费用
cb=200;% 固定成本
khNum=length(data(:,1));% 客户数量
zxNum=length(datazx(:,1));% 中心数量
cheNum=khNum;% 车辆最多数量 =客户数量
CodeL=khNum*2;% 编码个数=先后顺序+中心分配 分配采用整数代码 1是属于1 2 属于2
juli=zeros(khNum+1,khNum+1);% 距离矩阵计算
for i=1:khNum % 客户之间的距离
for j=i+1:khNum
juli(i,j)=(sum((data(i,2:3)-data(j,2:3)).^2))^0.5;% 距离
juli(j,i)=juli(i,j);% 对称
end
end
for i=1:zxNum
for j=1:khNum
julizx(i,j)=(sum((datazx(i,2:3)-data(j,2:3)).^2))^0.5;% 到中心距离
end
end
for i=1 :Size
Pop(i,:)= [randperm(CodeL/2) ceil(rand(1,CodeL/2)*zxNum)];% 初始化 前面是顺序 后面是隶属关系
end
for kg=1:Gmax % 开始循环
disp(['正在进行遗传算法第' num2str(kg) '次优化'])
for i=1:Size % 对每个个体进行操作
% 计算目标函数
fi=fical(Pop(i,:),CodeL,data,juli,maxQ,sudu,fy,cb,julizx ,zxNum); % 调用目标
fit(1,i)=1/fi;% 适应度=目标函数倒数
end
[Val,Ind]=max(fit);% 找出最大数值及其位置
gBestf=Val;% 全局最优
gBestS=Pop(Ind,:);% 全局最优个体
% 选择
ga_chose(Pop,fit,Size);
% 交叉操作
Pop=ga_cross(Pop,Size,CodeL,Pc);
% 变异操作
Pop=ga_mutation(Pop,Size,CodeL,Pm) ;
Bestfi(kg)=gBestf;% 最优目标函数保存 以便画图用
Pop(Size,:)=gBestS;% 精英保留策略
end
[mb,AP,zsj,zjl,waitingtime,qi]=fical(gBestS,CodeL,data,juli,maxQ,sudu,fy,cb,julizx ,zxNum); % 最优计算
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure('color',[1 1 1])% 收敛曲线
plot(1./Bestfi)
xlabel('进化代数')
ylabel('目标函数')
figure('color',[1 1 1])% 收敛曲线
hold on
[val,ind]=sort(AP(:,2));% 安排的序号
plot(AP(ind,3));% 到达时间曲线绘制
plot(data(1:end,5),'r--')% 时间窗开始
plot(data(1:end,6),'r:')% 时间窗结束
xlabel('客户序号')
ylabel('时间/min')
legend('开始服务时间','最早要求时间','最晚要求时间')
yanse={
'r','b','m'};
for i1=1:max(AP(:,5))% 每一个中心
ind1=find(AP(:,5)==i1);% 当前中心
for i=1:max(AP(ind1,1))% 每一个安排车辆的路径
figure('color',[1 1 1])
hold on
% 配送中心
for j=1:zxNum
scatter(datazx(j,2),datazx(j,3),'b*')% 每个中心坐标
text(datazx(j,2),datazx(j,3),[ '配送中心' num2str(datazx(j,1))])% 序号标注
end
for j=1:khNum
scatter(data(j,2),data(j,3),'bo')% 每个客户坐标
text(data(j,2),data(j,3),num2str(data(j,1)))% 序号标注
end
ind=find(AP(ind1,1)==i);% 当前车辆
lj=[AP(ind1(ind),2)];%
ind3=find(qi(:,1)==i1 & qi(:,2)==i);
% plot([datazx(i1,2);data(lj,2)],[datazx(i1,3);data(lj,3)],'r')% 路径绘制
plot([datazx(i1,2);data(lj,2);datazx(qi(ind3,3),2)],[datazx(i1,3);data(lj,3);datazx(qi(ind3,3),3)],'r')% 路径绘制
% end
xlabel('x')% 横坐标
ylabel('y')% 纵坐标
title(['中心' num2str(i1) ' 车辆 ' num2str(i) ' 的路径为 ' num2str(lj')])% 路径标题标注
end
end
figure('color',[1 1 1])
hold on
% 配送中心
for j=1:zxNum
scatter(datazx(j,2),datazx(j,3),'b*')% 每个中心坐标
text(datazx(j,2),datazx(j,3),[ '配送中心' num2str(datazx(j,1))])% 序号标注
end
for j=1:khNum
scatter(data(j,2),data(j,3),'bo')% 每个客户坐标
text(data(j,2),data(j,3),num2str(data(j,1)))% 序号标注
end
for i1=1:max(AP(:,5))% 每一个中心
ind1=find(AP(:,5)==i1);% 当前中心
disp(['中心' num2str(i1) '路径安排： '])
for i=1:max(AP(ind1,1))% 每一个安排车辆的路径
ind=find(AP(ind1,1)==i);% 当前车辆
lj=[ AP(ind1(ind),2)];% 加上起点终点
ind3=find(qi(:,1)==i1 & qi(:,2)==i);
disp([' 车辆 ' num2str(i) ' 路径安排： ' num2str([i1+khNum lj' qi(ind3,3)+khNum]) ])
plot([datazx(i1,2);data(lj,2);datazx(i1,2)],[datazx(i1,3);data(lj,3);datazx(qi(ind3,3),3)],'r')% 路径绘制
end
end
xlabel('x')% 横坐标
ylabel('y')% 纵坐标
title( '车辆总路线图') % 路径标题标注
toc
disp(['最优总成本为： ' num2str(1./Bestfi(end)) ', 车辆总数量为：' num2str(length(qi(:,1))) ', 车辆总行驶距离：' num2str(zjl) ', 车辆总使用时间：' num2str(zsj) ', 总等待时间 ：' num2str(waitingtime)])
end
세, 실행 결과
네, 비고
QQ912100926 과거 검토를 추가하기위한 완전한 코드 또는 작성
>>>>>>
[경로 계획] 3 차원 UAV 경로 계획을위한 입자 떼 최적화 알고리즘 [Matlab 012]