粒子群matlab公交调度代码
时间: 2023-09-12 08:07:05 浏览: 58
粒子群算法可以用来解决公交调度问题,以下是一个基于Matlab的简单实现代码:
```
% 粒子群算法解决公交调度问题
% 初始化数据
bus_num = 10; % 公交车数量
stop_num = 20; % 公交车站数量
time_slot = 12; % 时间段数量
max_speed = 2; % 最大速度
max_pos = 30; % 最大位置
max_iter = 100; % 最大迭代次数
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2
% 生成初始粒子位置和速度
pos = rand(bus_num, stop_num) * max_pos; % 初始位置
vel = rand(bus_num, stop_num) * max_speed; % 初始速度
% 初始化全局最优解
gbest_pos = pos(1,:); % 全局最优位置
gbest_fit = Inf; % 全局最优适应度值
% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算适应度值
fit = fitness(pos);
% 更新全局最优解
[min_fit, min_idx] = min(fit);
if min_fit < gbest_fit
gbest_fit = min_fit;
gbest_pos = pos(min_idx,:);
end
% 更新粒子速度和位置
vel = vel + c1 * rand(bus_num, stop_num) .* (repmat(gbest_pos, bus_num, 1) - pos) + ...
c2 * rand(bus_num, stop_num) .* (repmat(gbest_pos, bus_num, 1) - pos);
vel(vel < -max_speed) = -max_speed;
vel(vel > max_speed) = max_speed;
pos = pos + vel;
pos(pos < 0) = 0;
pos(pos > max_pos) = max_pos;
end
% 输出结果
disp(['最优解:', num2str(gbest_fit)]);
disp(['最优位置:', num2str(gbest_pos)]);
% 适应度函数
function fit = fitness(pos)
% TODO: 计算适应度值
end
```
需要注意的是,适应度函数需要根据实际情况进行编写,计算每组粒子位置的适应度值。在公交调度问题中,可以考虑最小化车辆到达时间和等待时间之和作为适应度函数。