粒子群算法求解列车运行调整问题的matlab代码怎么写

时间: 2023-03-04 12:51:37 浏览: 100
粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种常用的优化算法,可以用来求解列车运行调整问题。 以下是一个简单的MATLAB代码示例,实现了一个粒子群算法来求解列车调度问题。 ```matlab % 列车调度问题 % 有一列列车需要从起点出发到达终点,并在途中经过多个车站。 % 列车的速度是恒定的,但在不同的车站会停留一段时间。 % 我们的目标是通过调整列车在每个车站停留的时间,使得列车到达终点的时间最短。 % 设置参数 n_stations = 10; % 车站数量 v_train = 80; % 列车速度,单位:km/h station_distances = [20 35 50 70 85 100 115 130 150 170]; % 车站之间的距离,单位:km target_time = 3; % 目标到达时间,单位:h % 定义目标函数 function [time_diff] = train_schedule(schedule) % 计算列车到达每个车站的时间 train_times = zeros(1, n_stations); for i = 2:n_stations train_times(i) = train_times(i-1) + station_distances(i-1) / v_train + schedule(i-1); end % 计算列车到达终点的时间 end_time = train_times(end) + station_distances(end) / v_train; % 计算与目标到达时间的时间差 time_diff = end_time - target_time; end % 使用粒子群算法进行优化 n_particles = 100; % 粒子数量 n_iterations = 50; % 迭代次数 w = 0.8; % 惯性权重 c1 = 1; % 学习因子1 c2 = 1; % 学习因子2 % 初始化粒子位置和速度 positions = zeros(n_particles, n_stations-1); velocities = zeros(n_particles, n_stations-1); for i = 1:n_particles positions(i,:) = rand(1, n_stations-1) * 5; % 随机生成每个车站停留的时间(最长5小时) end % 初始化粒子最佳位置和最佳适应度 pbest_positions = positions; pbest_scores = inf(1, n_particles); for i = 1:n_particles score = train_schedule(positions(i,:)); if score < pbest_scores(i) pbest_scores(i) = score; pbest_positions(i,:) = positions(i,:); end end % 初始化全局最佳位置和最佳适应度 gbest_position = pbest_positions(1,:); gbest_score = pbest_scores(1); for i = 1:n_particles if pbest_scores(i) < gbest_score gbest_score = pbest_scores(i); gbest_position = pbest_positions(i,:); end end % 迭代优化

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