%种群规模
zhongqun=100;
%迭代次数
diedai=200;
%输入车场数
m=2:
%输入各个车场的车辆数,长度为m的向量
l=[3 3];
%输入各车场各车辆的固定成本。m行max(1)列。各车场对于多出的不存在的车辆,成本设为0
C=[16 25 30
16 25 30];
%输入各车场各车辆的载重量限制,m行max(1)列。对于每行超出该车场车辆数的单元载重量限制设为0
G=[4 5 6
4 5 6];
%输入各车辆的速度,m行max (1)列。对于每行超出该车场车辆数的单元设为0.
v=[60 70 80
60 70 8O]:
%各车场各车辆的开始时间,m行max(1)列。对于每行超出该车场车辆数的单元填0.
tr=[0 0 0
0 0 0];
%配送的客户数
c=10;
%输入客户所需的货物量,长度为c的向量
B=[2 1.5 4 3 2.5 3 2.5 1 2 3.5]:
%各客户对配送时间的要求,ET为最早到货时间,LT为最晚到货时间,长度为c的%向量
ET=[2 3 0.5 1 0 1 1 3 2 1];
LT=[4 5 2 2 2 3 2 4 3 3];
%各客户处的卸货时间,长度为c的向量
TL=[0.2 0.3 0.6 0.7 0.5 0.4 0.8 0.4 0. 3 0.6];
%车场及客户之间的距离矩阵,m+c方阵。车场之间的距离设为0
D=[0 0 40 60 75 90 200 100 120 100 60 110
0 0 50 30 70 110 80 120 140 80 90 100
40 50 0 65 40 100 50 75 110 100 70 80
60 30 65 0 75 100 110 80 70 75 60 85
75 70 40 75 0 110 100 75 90 70 120 110
90 110 75 100 80 0 70 85 50 65 90 80
200 80 50 110 100 70 0 70 90 75 80 65
100 120 75 75 90 75 70 0 70 100 90 85
120 140 110 75 90 80 90 70 0 100 110 120
100 80 100 75 70 65 85 100 100 0 80 90
60 90 70 60 120 90 80 90 110 80 0 100
110 100 80 85 110 80 65 85 120 90 100 0];
%V1为超载罚函数
V1=400;
%p1, p2为时间窗罚函数的系数
P1=30;
P2=30;
%pcl, pc2为交叉率计算的参数;pml, pm2为变异率计算的参数
pcl=0.9;
pc2=0.6;
pml=0.1;
pm2=0.001;
%退火率h
h=0.85;
%初始种群的产生
i=1;
while i<=zhongqun
for k=1:c
A(i,3*k-2)=floor(m*rand)+1:
A(i,3*k-1)=floor(1(A(i,3*k-2))*rand) +1;
a(i,3*k)=rand:
end
for j=1:m
for k=1:(1 (j))
u(j, k)=0;
for x=1:c
i f ,A(i,3*x-2)==j&A (i,3*x-1)==k
u(j,k)=u(j,k)+B(x);
end
end
end
end
%使初始解满足车辆载重限制
O=u-G;
if max(max(0))>0
i=i;
else
i=i+l;
end
end
%到此,满足载重要求的初始解己经产生
%初始种群,对染色体进行解码。
for i=1:zhongqun
V(i)=0;
for j=1:m
for k=1:max(1)
a=0;
b=0;
TC(j,k)=0;
K(j,k)=0;
T(j,k)=0;
w(j,k)=0;
t(j,k)=0;
for x=1:c
if A(i,3*x-2)==j&A(i,3*x-1)==k
a=[a,A(i,3*x)];
b=[b,x];
end
end
if length(a)>=2
a=a(2:end);
b=b(2:end);
else
a=0;
b=0;
end
M{j,k}=a;
N{j,k}=b;
if a=0&length(a)==1
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
K(j,k)=K(j,k)+D(j,b(y)+m)+D(b(y)+m,j);
T(j,k)=T(jk)+C(j,k)+K(j,k);
t(j,k)=t(j,k)+tr(j,k)+D(j,b(y)+m)/v(j,k);
if t(j,k)<ET(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P1*max(ET(b(y))-t(j,k),0);
elseif t(j,k)>LT(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P2*max(t(j,k)-LT(b(y)),0);
else
TC(j,k)=TC(j,k):
end
elseif a=0&length(a)>1
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
K(j,k)=K(j,k)+D(j,b(Y)+m);
for x=1:length(a)-1
n=b=(y);
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
K(j,k)=K(j,k)+D(n+m,b(y)+m);
end
K(j,k)=K(j,k)+D(b(y)+m,j);
T(j,k)=T(j,k)+C(j,k)+K(j,k);
%时间窗约束施加惩罚
a=M{j, k}:
b=N{j, k};
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
t(j,k)=t(j,k)+tr(j,k)+D(j,b(y)+m)/v(j,k);
if t(j,k)<ET(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+Pl*max(ET(b(y))-t(j,k),0);
elseif t(j,k)>LT(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P2*max(t(j,k)-LT(b(y)),0);
else
TC(j,k)=TC(j,k);
end
t(j,k)=t(j,k)+TL(b(y));
for x=l:length(a)-1
n=b(y);
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
t(j,k)=t(j,k)+D(n+m,b(y)+m)/v(j,k);
if t(j,k)<ET(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P1*max(ET(b(y))-t(j,k),0);
elseif t(j,k)>LT(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P2*max(t(j,k)-LT(b(y)),0);
else
TC(j,k)=TC(j,k);
end
t(j,k)=t(j,k)+TL(b(y));
end
else
K(j,k)=0:
T(j,k)=0:
TC(j,k)=0;
t(j,k)=0:
end
if b=0
for x=1:length(b)
w(j,k)=w(j,k)+B(b(x));
end
if w(j,k)>G(j,k)
V(i)=V(i)+V1;
end
else
V(i)=V(i);
end
end
end
%计算总距离
Ll=sum(T,2);
TCl=sum(TC,2);
L2(i)=sum(L1);
TC2(i)=sum(TC1):
f(i)=L2(i)+TC2(i)+V(i);
end
fa= f-l;
[zuihao,number1]=max(fa);
[zuicha,number2]=min(fa);
TK=2*(zuihao-zuicha)/zhongqun;
zuiyou=A(numberl,:):
A1=A;
f1=f;
fa1=fa;
%模拟退火
for s=1:diedai
%在染色体i的领域里随机选取一状态,按模拟退火的概率接受或拒绝,共跌代种群的规模次,形成新的种群
for i=1:zhongqun
for xunhuan=1:30
E=Al(i,:);
location=floor((c-1)*rand)+l;
yl=E(3*location-2);
Y2=E(3*location-1);
y3=E(3*location);
E(3*location-2)=E(3*location+l);
E(3*Location-1)=E(3*location+2);
E(3*1ocataion)=E(3*Location+3);
E (3*location+1)=yl;
E(3*location+2)=y2;
E(3*location+3)=y3;
V(i)=0;
for j=1:m
for k=1:max(1)
a=0;
b=0;
TC(j,k)=0;
K(j,k)=0;
T(j,k)=0;
w(j,k)=0;
t(j,k)=0;
for x=1:c
if E(3*x-2)==j&E(3*x-1)==k
a=[a,E(3*x)];
b=[b,x];
end
end
if length(a)>=2
a=a(2:end);
b=b(2:end);
else
a=0;
b=0;
end
M{j,k}=a;
N{j,k}=b;
if a=0&length(a)==1
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
K(j,k)=K(j,k)+D(j,b(y)+m)+D(b(Y)+m,j);
T(j,k)=T(j,k)+C(j,k)+K(j,k);
t(j,k)=t(j,k)+tr(j,k)+D(j,b(y)+m)/v(j,k);
if t(j,k)<ET(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P1*max(ET(b(y))-t(j,k),0);
elseif t(j,k)>LT(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P2*max(t(j,k)-LT(b(y)),0);
else
TC(j,k)=TC(j,k);
end
elseif a=0&length(a)>1
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
K(j,k)=K(j,k)+D(j,b(y)+m);
for x=1:length(a)-1
n=b(y);
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
K(j,k)=K(j,k)+D(n+m,b(y)+m);
end
K(j,k)=K(j,k)+D(b(y)+m,j);
T(j,k)=T(j,k)+C(j,k)+K(j,k);
%时间窗约束施加惩罚
a=M{j,k};
b=N{j,k};
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
t(j,k)=t(j,k)+tr(j,k)+D(j,b(y)+m)/v(j,k);
if t(j,k)<ET(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P1*max(ET(b(y))-t(j,k),0);
elseif t(j,k)>LT(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P2*max(t(j,k)-LT(b(y)),0);
else
TC(j,k)=TC(j,k);
end
t(j,k)=t(j,k)+TL(b(y));
for x=1:length(a)-1
n=b(y);
[t1,y]=max(a);
a(y)=0;
t(j,k)=t(j,k)+D(n+m,b(y)+m)/v(j,k);
if t(j,k)<ET(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+Pl*max(ET(b(y))-t(j,k),0);
elseif t(j,k)>LT(b(y))
TC(j,k)=TC(j,k)+P2*max(t(j,k)-LT(b(y)),0);
else
TC(j,k)=TC(j,k);
end
t(j,k)=t(j,k)+TL(b(y));
end
else
K(j,k)=0;
T(j,k)=0;
TC(j,k)=0;
end
if b=0
for x=1:length(b)
w(j,k)=w(j,k)+B(b(x));
end
if w(j,k)>G(j,k)
V(i)=V(i)+V1;
end
else
V(i)=V(i);
end
end
end
%计算总距离
L1=sum(T,2);
TCl=sum(TC,2);
L2(i)=sum(Ll);
TC2(i)=sum(TC1);
fj=L2(i)+TC2(i)+V(i);
faj=fj-1;
if fa1(i)<faj
A1(i,:)=E;
fl(i)=fj;
fa1(i)=faj;
elseif rand<exp((faj-fa1(i))/TK)
Al(i,:)=E;
fl(i)=fj;
fa1(i)=faj;
end
end
end
[t2> y]=max (fa);
E=A 1 (y,:);
%选择策略,形成新的种群
fas(1)=fa1(1)/sum(fa1);
for i=2:zhongqun
fas(i)=fas(i-1)+fa1(i)/sum(fa1);
end
xuanze(l,:)=E;
f2(1)=fl(y);
fa2(1)=max(fa1);
for i=2:zhongqun
suiji=rand;
if suiji<=fas(1)
xuanze(i,:)=A(1,:);
f2(i)=f1(1);
fa2(i)=fa1(1);
else
forj=2:zhongqun
if suiji>fas(j-1)&suiji<=fas(j)
xuanze(i,:)=Al(j,:);
f2(i)=f1(j);
fa2(i)=fa1(j);
end
end
end
end
Al=xuanze:
fl=f2;
fal=fa2;
for i=1:zhongqun
if V(i)==0
fai1(i)=fa1(i);
else
fail(i)=0;
end
end
[yi1,ti1]=max(fai1);
AI1(s,:)=Al(ti1,:);
at1(s)=f1(til);
%选择策略,形成新的种群A1, fa1
%交叉操作
%交叉率
faavg=mean(fa1);
famax=max(fa1);
%随机选取基因
for 1k=1:2:zhongqun
swpt1=1k;
swpt2=1k+1:
fa3=max(fa1(swptl),fa1(swpt2));
if fa3>=faavg
pc=pc1-(pc1-pc2)*(fa3-faavg)/(fama
基于模拟退火遗传算法的车辆调度问题研究,用MATLAB语言加以实现
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2022-03-16
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