机场车辆调度问题的MATLAB完整代码

机场车辆调度问题的MATLAB完整代码如下：

%% 机场车辆调度问题的遗传算法（GA）模型

clc; clear; close all;

%% 定义问题参数

% 车辆数
n_cars = 4;

% 航班数
n_flights = 3;

% 航班信息
flights = struct('arrival_time', [1, 2, 3], ...
                 'departure_time', [6, 7, 8], ...
                 'loading_time', [1, 2, 2], ...
                 'unloading_time', [1, 1, 2]);

% 车辆信息
cars = struct('parking_time', [0, 0, 0, 0], ...
              'driving_time', [1, 1, 1, 1]);

% 变量数
nvars = n_cars * n_flights;

% 变量下界和上界
lb = zeros(1, nvars);
ub = ones(1, nvars);

% 适应度函数
fitnessfcn = @(x) airport_fitness(x, n_cars, n_flights, flights, cars);

% 遗传算法设置
options = gaoptimset;
options = gaoptimset(options, 'PopulationSize', 50, 'Generations', 100);
options = gaoptimset(options, 'EliteCount', 2, 'CrossoverFraction', 0.8);
options = gaoptimset(options, 'MutationFcn', @mutationadaptfeasible);
options = gaoptimset(options, 'Display', 'iter', 'PlotFcns', {@gaplotbestf, @gaplotdistance});

%% 运行遗传算法

[x, fval, exitflag, output, population, scores] = ga(fitnessfcn, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

%% 结果可视化

% 将变量映射到实际问题中的含义
schedule = reshape(x, [n_flights, n_cars])';

% 绘制车辆调度图
figure;
hold on;
for i = 1:n_cars
    for j = 1:n_flights
        if schedule(i, j) == 1
            plot([flights(j).arrival_time-cars(i).driving_time, flights(j).departure_time], [i, i], 'LineWidth', 2);
            plot([flights(j).arrival_time, flights(j).departure_time], [i, i], 'LineStyle', '--', 'LineWidth', 1);
            plot([flights(j).arrival_time, flights(j).arrival_time+flights(j).loading_time], [i, i], 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
            plot([flights(j).departure_time-flights(j).unloading_time, flights(j).departure_time], [i, i], 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);
        end
    end
end
xlim([0, max([flights.departure_time])+1]);
ylim([0, n_cars+1]);
xlabel('时间');
ylabel('车辆');
title('机场车辆调度图');
legend({'行驶', '等待', '装货', '卸货'});

%% 适应度函数

function y = airport_fitness(x, n_cars, n_flights, flights, cars)
    % 将变量映射到实际问题中的含义
    schedule = reshape(x, [n_flights, n_cars])';
    
    % 计算车辆调度的总时间
    time_used = zeros(1, n_cars);
    for i = 1:n_cars
        for j = 1:n_flights
            if schedule(i, j) == 1
                % 计算行驶时间
                if j == 1
                    driving_time = flights(j).arrival_time - cars(i).parking_time;
                else
                    driving_time = max(time_used(i), flights(j).arrival_time) - flights(j-1).departure_time;
                end
                
                % 计算装货时间和卸货时间
                loading_time = flights(j).loading_time;
                unloading_time = flights(j).unloading_time;
                
                % 更新车辆调度的总时间
                time_used(i) = time_used(i) + driving_time + loading_time + unloading_time;
            end
        end
    end
    
    % 计算适应度函数值
    y = -max(time_used);
end

此代码实现了机场车辆调度问题的遗传算法模型，并进行了可视化展示。其中，`airport_fitness`函数用于计算车辆调度的总时间，从而求解适应度函数值。遗传算法的参数设置可以根据实际情况进行调整，例如种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等。最终的解可以通过输出`x`和`fval`得到。