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欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划进阶版②付费专栏Matlab路径规划初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、VRP简介1 VRP基本原理车辆路径规划问题(Vehicle Routing ProblemVRP)是运筹学里重要的研究问题之一。VRP关注有一个供货商与K个销售点的路径规划的情况可以简述为对一系列发货点和收货点组织调用一定的车辆安排适当的行车路线使车辆有序地通过它们在满足指定的约束条件下例如货物的需求量与发货量交发货时间车辆容量限制行驶里程限制行驶时间限制等力争实现一定的目标如车辆空驶总里程最短运输总费用最低车辆按一定时间到达使用的车辆数最小等。VRP的图例如下所示2 问题属性与常见问题车辆路径问题的特性比较复杂总的来说包含四个方面的属性1地址特性包括车场数目、需求类型、作业要求。2车辆特性包括车辆数量、载重量约束、可运载品种约束、运行路线约束、工作时间约束。3问题的其他特性。4目标函数可能是总成本极小化或者极小化最大作业成本或者最大化准时作业。3 常见问题有以下几类1旅行商问题2带容量约束的车辆路线问题(CVRP)该模型很难拓展到VRP的其他场景,并且不知道具体车辆的执行路径因此对其模型继续改进。3带时间窗的车辆路线问题由于VRP问题的持续发展考虑需求点对于车辆到达的时间有所要求之下在车辆途程问题之中加入时窗的限制便成为带时间窗车辆路径问题VRP with Time Windows, VRPTW。带时间窗车辆路径问题VRPTW是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束。在VRPTW问题中除了行驶成本之外, 成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。在VRPTW中车辆除了要满足VRP问题的限制之外还必须要满足需求点的时窗限制而需求点的时窗限制可以分为两种一种是硬时窗Hard Time Window硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达早到必须等待而迟到则拒收另一种是软时窗Soft Time Window不一定要在时窗内到达但是在时窗之外到达必须要处罚以处罚替代等待与拒收是软时窗与硬时窗最大的不同。模型2(参考2017 A generalized formulation for vehicle routing problems)该模型为2维决策变量4收集和分发问题5多车场车辆路线问题参考(2005 lim多车场车辆路径问题的遗传算法_邹彤, 1996 renaud)由于车辆是同质的这里的建模在变量中没有加入车辆的维度。6优先约束车辆路线问题7相容性约束车辆路线问题8随机需求车辆路线问题4 解决方案1数学解析法2人机交互法3先分组再排路线法4先排路线再分组法5节省或插入法6改善或交换法7数学规划近似法8启发式算法5 VRP与VRPTW对比⛄二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念2.4 标准的遗传算法2.5 遗传算法的特点2.6 遗传算法的改进方向3 遗传算法流程4 关键参数说明⛄三、案例及部分源代码1 案例约束条件拥有多个物流中心。车辆从某一个物流中心出发完成配送任务后可以不回到原来出发的物流中心返回距离最近的物流中心即开放式车辆路径。当然根据车辆服务最后一个客户与所有物流中心的距离如果与原来出发的物流中心是最短距离也可以返回原来出发的物流中心。优化目标车辆固定使用成本200元/辆、车辆行驶时间成本0.3元/分钟、车辆等待时间成本0.3元/分钟、车辆服务时间0.3元/分钟成本之和最小。约束条件1不超过车辆容量限制车辆容量为1000单位2服务必须在客户时间窗内进行3车辆可以提前到达客户产生等待时间。4设定车辆从物流中心的出发时间为0时刻即第0分钟。2 部分源代码%%遗传算法求解vrp问题(为选择操作从新设计后程序)%D是距离矩阵n为种群个数%C为停止代数遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定%交叉概率Pc变异概率Pm%R为最短路径,Rlength为路径长度 function VRP volume_shangyuan30;%一架飞机对伤员的载量约束 volume_wuzi200;%一架飞机对物资的载量约束 sudu_feiji200;%一架飞机的速度 base_num15;%各个仓库的飞机数量 base_num25;base_num35;n100;%个体数 C100;%迭代次数 Pc0.8;Pm0.3;%主程序入口 tab2;%tab1,则程序跑的是所有点%tab2,则程序跑的是有缺失的点iftab1%初始化load(h.mat);demand_shangyuan(1,:)a(:,4);demand_wuzi(1,:)a(:,6);zuobiao(1,:)a(:,2);zuobiao(2,:)a(:,3);timewindow(1,:)a(:,8);timewindow(2,:)a(:,9);Dlinjiejuzhen(zuobiao);[N,NN]size(D);%初始化点的出发仓库和回归仓库fori1:N;dis(1,i)sqrt((zuobiao(1,i)-22)^2(zuobiao(2,i)-75)^2);dis(2,i)sqrt((zuobiao(1,i)-75.8)^2(zuobiao(2,i)-80.1)^2);dis(3,i)sqrt((zuobiao(1,i)-53.4)^2(zuobiao(2,i)-59.9)^2);if(dis(1,i)dis(2,i))if(dis(1,i)dis(3,i))dis(4,i)1;elsedis(4,i)3;endelseif(dis(2,i)dis(3,i))dis(4,i)2;elsedis(4,i)3;end end end clear i;[R,minlen]geneticVRP(D,dis,timewindow,demand_shangyuan,demand_wuzi,volume_shangyuan,volume_wuzi,sudu_feiji,base_num1,base_num2,base_num3,n,C,Pc,Pm,zuobiao);%运算返回最优路径R和其总距离Rlengthelse%初始化 delete[493491058];%要删除的点 deletesort(delete,descend);[M,MM]size(delete);load(h.mat);demand_shangyuan(1,:)a(:,4);demand_wuzi(1,:)a(:,6);zuobiao(1,:)a(:,2);zuobiao(2,:)a(:,3);timewindow(1,:)a(:,8);timewindow(2,:)a(:,9);xiba0;fori1:MM xibaxibademand_shangyuan(1,delete(i))demand_wuzi(1,delete(i));end[B,BB]size(demand_shangyuan);old(1:BB);fornew1:MMold(delete(new))[];demand_shangyuan(delete(new))[];demand_wuzi(delete(new))[];zuobiao(:,delete(new))[];timewindow(:,delete(new))[];end Dlinjiejuzhen(zuobiao);[N,NN]size(D);%初始化点的出发仓库和回归仓库fori1:N;dis(1,i)sqrt((zuobiao(1,i)-22)^2(zuobiao(2,i)-75)^2);dis(2,i)sqrt((zuobiao(1,i)-75.8)^2(zuobiao(2,i)-80.1)^2);dis(3,i)sqrt((zuobiao(1,i)-53.4)^2(zuobiao(2,i)-59.9)^2);if(dis(1,i)dis(2,i))if(dis(1,i)dis(3,i))dis(4,i)1;elsedis(4,i)3;endelseif(dis(2,i)dis(3,i))dis(4,i)2;elsedis(4,i)3;end end end clear i;[R,minlen]geneticVRP_delete(old,xiba,D,dis,timewindow,demand_shangyuan,demand_wuzi,volume_shangyuan,volume_wuzi,sudu_feiji,base_num1,base_num2,base_num3,n,C,Pc,Pm,zuobiao);%运算返回最优路径R和其总距离Rlength end⛄四、运行结果⛄五、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例第2版[M].电子工业出版社2016.[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社2017. 仿真咨询1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络CNN、LSTM、支持向量机SVM、最小二乘支持向量机LSSVM、极限学习机ELM、核极限学习机KELM、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断3 图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知4 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化5 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配6 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化7 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化8 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置9 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长10 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 【VRP】基于matlab遗传算法求解多中心的车辆路径规划问题【含Matlab源码 114期】
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