1.仿真預(yù)覽

?

2.理論分析

? ? ? ?帶時間窗的車輛路徑選擇問題模型描述： 有一個中心倉庫，擁有車輛K輛， 容量都為q，現(xiàn)有L個發(fā)貨點運輸任務(wù)需要完成，以1，2，…，L表示，第i個發(fā)貨點的貨運量為gi，max(g)i≤ max(qi)，完成發(fā)貨點i任務(wù)需要的時間（裝貨或卸貨）表示Ti，且任務(wù)i必須再時間窗口[ETi，LTi]完成，其中ETi為任務(wù)i的允許最早開始的時間，LTi為任務(wù)i允許最遲開始的時間，如果車輛到達發(fā)貨點i的時間早于開始時間，則車輛需要在i處等待；如果車輛到達時間晚于LTi，任務(wù)i將被延遲進行。VRPTW模型路徑優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型如下：

?數(shù)學(xué)模型的具體解釋：

? ? ? ?式（1）確保總成本z最小；式（2）確保每條路徑上的各發(fā)貨點的總需求量不超過此條路徑配送車的容量；式（3）表示每個任務(wù)點的需求僅由一輛車來完成；式（4）（5）保證每個發(fā)貨點都能得到車輛的配送服務(wù)。

3.部分核心代碼

clc; clear; close all; tic N=600; %粒子群個數(shù) NUM=30; %用戶個數(shù) OldpgFitness=0; %老的適應(yīng)值 Iteration=0; %迭代次數(shù)的計數(shù)，當(dāng)適應(yīng)值不再改變時，迭代就停止，而不是到最大迭代次數(shù)結(jié)束 MI=100; %最大迭代次數(shù) IsStop=0; INUM=0; %當(dāng)適應(yīng)值不變的時候，INUM+1計數(shù)，到20時就結(jié)束迭代 c1=0.1; c2=5; w=0.96; load 'node.txt'; xy=node(2:NUM+1,2:3);x0=ones(N,NUM); for i=1:N %隨機給每個粒子分配路徑x0(i,:)=randperm(NUM); endv0=zeros(N,NUM); for i=1:N %在VRP中粒子的速度代表交換序v0(i,:)=round(rand(1,NUM)*NUM); enddistance_center=zeros(1,NUM);%每個粒子離配送中心的距離 for i=1:NUM distance_center(i)=sqrt((node(i+1,2)-node(1,2))^2+(node(i+1,3)-node(1,3))^2); enddistance_two=zeros(NUM,NUM); %每兩個用戶之間的距離 for i=1:NUM-1for j=i+1:NUMdis=sqrt((xy(i,1)-xy(j,1))^2+(xy(i,2)-xy(j,2))^2);distance_two(i,j)=dis;distance_two(j,i)=dis;end endfor i=1:N %每個粒子路徑的總距離EachPathDis(i)=PathDistance(x0(i,:),distance_two,distance_center); endIBest=x0; %粒子個體的歷史最優(yōu)路徑 IBestFitness=EachPathDis;%粒子個體的歷史最優(yōu)適應(yīng)值 [GBestFitness,index]=min(EachPathDis); %粒子全局最優(yōu)路徑 g1=GBestFitness; %粒子全局最優(yōu)適應(yīng)值figure; subplot(2,2,1); PathPlot(node,NUM,index,IBest); title('隨機解');while(IsStop==0)&&(Iteration<MI) Iteration=Iteration+1; %g2(Iteration)=GBestFitness; for i=1:NGBest(i,:)=x0(index,:); %全局最優(yōu)路徑 endpi_x=GenerateChangeNums(x0,IBest); %（Pi-Xi）就是使xi向個體最優(yōu)解靠近，而非遠離，這也是一個交換用戶序號的過程，得到交換的序 pi_x=HoldByOdds(pi_x,c1); %這是c1*（Pi-Xi）的過程，以c1保留交換序 pg_x=GenerateChangeNums(x0,GBest); %（Pg-Xi）就是使Xi向全局最優(yōu)解靠近，得到路徑中要交換的用戶序號 pg_x=HoldByOdds(pg_x,c2); %這是c2*（Pg-Xi）的過程，以c2保留交換序v0=HoldByOdds(v0,w); %這是w*Vi的過程，以概率w得到交換序x0=PathExchange(x0,v0); %通過交換序來改變每個粒子的路徑，也就是優(yōu)化的過程 x0=PathExchange(x0,pi_x); x0=PathExchange(x0,pg_x); for i=1:N %計算每條路徑的距離EachPathDis(i)=PathDistance(x0(i,:),distance_two,distance_center); endIsChange=EachPathDis<IBestFitness; %更新后的距離優(yōu)于更新前的，記錄序號 IBest(find(IsChange),:)=x0(find(IsChange),:); %更新個體最佳路徑 IBestFitness=IBestFitness.*(~IsChange)+EachPathDis.*IsChange; %更新個體最佳路徑距離 [GBestFitness,index]=min(EachPathDis); %更新全局最佳路徑,記錄相應(yīng)的序號 if GBestFitness==OldpgFitness %比較更新前和更新后的適應(yīng)度值;INUM=INUM+1; elseOldpgFitness=GBestFitness; %不相等時更新適應(yīng)度值，并記錄清零INUM=0; end if INUM>=20IsStop=1; endBestFitness(Iteration)=GBestFitness; endsubplot(2,2,2); PathPlot(node,NUM,index,IBest); title('最佳路徑'); axis([0,60,0,80]); subplot(2,2,3); plot((1:Iteration),BestFitness(1:Iteration)); grid on; title('收斂曲線');GBestFitness g1 toc;

C01

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于PSO算法的带时间窗的车辆路径问题的仿真的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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