遗传算法路径优化实例源代码.rar

%% 粒子评估 %目的： % 确定参与调配的车辆数 % 确定各车辆的行驶路径 % 计算目标函数值 function [nv,chrom_sx,carry_q,carry_c]=evl(chrom,D,N,max_vc,cv,max_d,demand) demand(1,:)=[]; row=size(chrom,1); %获取种群个数 nv=zeros(row,1); %种群实际使用的车辆数矩阵 carry_q=[]; %用于存储各个种群各车辆装载获取的实际量 carry_c=0; %用于存储各个种群各车辆的运输成本 %% 确定每个染色体车辆的运输路径和最少车辆数 for i=1:row %% chrom_i=chrom(i,:); % 获取运输节点编号 k=1; %使用第1辆车 carry_cj=0; %由始点到第一个运输点的成本 carry_qj=demand(chrom(1),2); %始点量为0 j1=1; j=2; chrom_sx{i}=[]; chrom_sx_i=chrom_sx{i}; gg=xulie(chrom_sx_i); while sum(demand(chrom_i(length(gg)+1:N),2))>max_vc && j<=N carry_cj=carry_cj+cv*D(chrom_i(j-1)+1,chrom_i(j)+1); carry_qj=carry_qj+demand(chrom(j),2); str1=carry_cj+cv*D(1,chrom_i(j1)+1)+cv*D(chrom_i(j)+1,1); if carry_qj>=max_vc || str1>cv*max_d chrom_sx{i}{k}=chrom_i(j1:j-1); k=k+1; j1=j; carry_qj=demand(chrom(j),2); carry_cj=0; end j=j+1; chrom_sx_i=chrom_sx{i}; gg=xulie(chrom_sx_i); end chrom_sx_i=chrom_sx{i}; gg=xulie(chrom_sx_i); if gg(length(gg))~=chrom_i(N) if sum(demand(chrom_i(length(gg)+1:N),2))<=max_vc chrom_sx{i}{k}=chrom_i(length(gg)+1:N); else [chrom_sxnew,kk]=new_cal(gg,chrom_i,max_vc,demand,N); k=k+kk; chrom_sx{i}=[chrom_sx{i} chrom_sxnew]; chrom_sx_i=chrom_sx{i}; gg=xulie(chrom_sx_i); if gg(length(gg))~=chrom_i(N) k=k+1; chrom_sx{i}{k}=chrom_i(length(gg)+1:N); end end else k=k-1; end nv(i)=k; chrom_sx_i=chrom_sx{i}; nv_i=nv(i); [carry_c_i,carry_q_i,nv_i,in_d,yy]=cal_O(chrom_sx_i,demand,D,nv_i,N); if yy==1 chrom_sx{i}{in_d}=[]; nv(i)=nv_i; end carry_c(i)=carry_c_i; carry_q{i}=carry_q_i; end carry_c; carry_q; chrom_sx; nv; %% 车辆实际载货量和目标函数值计算 function [carry_c_i,carry_q_i,nv_i,in_d,yy]=cal_O(chrom_sx_i,demand,D,nv_i,N) chrom_sx_i; gg=xulie(chrom_sx_i); carry_cj=0; yy=0; in_d=0; for j=1:length(chrom_sx_i) id=chrom_sx_i{j}; %%% if sum(id)==0 if length(gg)==N nv_i=nv_i-1; in_d=j; yy=1; end else carry_ck=0; carry_q_i(j)=sum(demand(id,2)); %各车辆实际载重 for k=2:length(id) carry_ck=carry_ck+D(id(k-1)+1,id(k)+1); end carry_cj=carry_cj+carry_ck+D(1,id(1)+1)+D(id(length(id))+1,1); end carry_c_i=carry_cj; end