遗传算法优化18个车\100项运输任务的最优分派MATLAB,输出车辆分配任务结果
时间: 2024-02-26 18:56:19 浏览: 25
好的,我了解了您的问题。首先,让我们来介绍一下遗传算法。
遗传算法是一种优化方法,它模拟自然界中生物进化的过程,通过不断的迭代和选择,找到问题的最优解。在您的问题中,我们可以将每个车辆看作一个个体,每项运输任务看作一个基因,将车辆与任务的分配看作一个染色体。这样,我们就可以用遗传算法来优化车辆与任务的分配,找到最优的解。
下面是MATLAB代码实现遗传算法优化车辆与任务的分配:
```matlab
% 定义车辆数和任务数
num_vehicles = 18;
num_tasks = 100;
% 生成初始种群
population = randi([1,num_vehicles],num_tasks,1);
% 定义遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize',100,'Generations',500,...
'CrossoverFcn',@crossover,'MutationFcn',@mutation,'PlotFcn',@gaplotbestf);
% 定义交叉和变异函数
function y = crossover(parents,options,GenomeLength,FitnessFcn,state,thisScore,thisPopulation)
% 交叉函数,使用单点交叉
crossover_point = ceil(rand*(GenomeLength-1));
y = [parents(1,1:crossover_point); parents(2,crossover_point+1:end)];
end
function y = mutation(parents,options,GenomeLength,FitnessFcn,state,thisScore,thisPopulation)
% 变异函数,使用随机变异
y = mod(parents + randi([-5,5],GenomeLength,1),num_vehicles);
y(y == 0) = num_vehicles;
end
% 定义适应度函数
function y = fitness(x)
% 计算分配方案的总运输距离
distance = 0;
for i = 1:num_vehicles
tasks = find(x == i);
if ~isempty(tasks)
distance = distance + sum(abs(tasks - i));
end
end
y = -distance; % 距离越小,适应度越好
end
% 运行遗传算法
[x,fval] = ga(@fitness,num_tasks,[],[],[],[],1,num_vehicles,[],options);
% 输出结果
disp(['最优距离为:', num2str(-fval)]);
disp(['最优分配方案为:', num2str(x')]);
```
在这段代码中,我们使用了MATLAB自带的遗传算法函数`ga`,并定义了交叉和变异函数来实现基因的交叉和变异。同时,我们还定义了适应度函数来计算分配方案的总运输距离,并将距离取相反数作为适应度,这样距离越小,适应度越好。
运行这段代码后,您将会得到最优距离和最优分配方案的输出结果。其中,最优距离表示所有分配方案中总运输距离最小的距离,最优分配方案表示最小距离对应的车辆与任务的分配方案。
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