matlab电动汽车路径优化,考虑中途充电的遗传算法求解代码

以下是一个基于遗传算法的电动车路径优化的 MATLAB 代码示例，其中考虑了充电站的位置和充电时间。

% 遗传算法参数设置
popsize = 50; % 种群大小
generations = 100; % 迭代次数
elite = 2; % 精英数量
mutrate = 0.05; % 变异率
crossrate = 0.8; % 交叉率

% 地图数据
map = [0 0; 4 2; 6 6; 8 3; 10 10];
start = [0 0]; % 起点
finish = [10 10]; % 终点
charge_stations = [2 2; 6 4]; % 充电站位置

% 计算距离矩阵
n = size(map, 1);
dmat = zeros(n);
for i = 1:n
    for j = 1:n
        dmat(i, j) = norm(map(i,:) - map(j,:));
    end
end

% 创建初始种群
pop = zeros(popsize, n);
for i = 1:popsize
    pop(i,:) = randperm(n);
end

% 遗传算法主循环
for generation = 1:generations
    % 计算适应度
    fitness = zeros(popsize, 1);
    for i = 1:popsize
        path = pop(i,:);
        % 计算充电时间
        charge_time = 0;
        for j = 2:n-1
            if ismember(path(j), charge_stations(:,1))
                charge_time = charge_time + 1;
            end
        end
        % 计算总距离
        distance = dmat(path(1), path(2));
        for j = 2:n-1
            distance = distance + dmat(path(j), path(j+1));
        end
        distance = distance + dmat(path(n), path(1));
        % 计算适应度
        fitness(i) = 1/distance - charge_time;
    end
    % 找到最优解
    [bestfit, bestind] = max(fitness);
    bestpath = pop(bestind,:);
    % 输出当前迭代的最优解
    fprintf('Generation %d: Best distance = %f\n', generation, 1/bestfit);
    % 保留精英
    elite_pop = pop(1:elite,:);
    % 选择
    fitness = fitness/sum(fitness);
    cum_fit = cumsum(fitness);
    newpop = zeros(popsize, n);
    for i = 1:popsize-elite
        r = rand;
        j = find(cum_fit >= r, 1);
        newpop(i,:) = pop(j,:);
    end
    % 交叉
    for i = 1:2:popsize-elite
        if rand < crossrate
            % 选择两个父代
            parent1 = newpop(i,:);
            parent2 = newpop(i+1,:);
            % 选择交叉点
            xoverpt = ceil(rand * (n-1));
            % 交叉
            child1 = [parent1(1:xoverpt) setdiff(parent2, parent1(1:xoverpt), 'stable')];
            child2 = [parent2(1:xoverpt) setdiff(parent1, parent2(1:xoverpt), 'stable')];
            newpop(i,:) = child1;
            newpop(i+1,:) = child2;
        end
    end
    % 变异
    for i = 1:popsize-elite
        if rand < mutrate
            % 选择变异点
            mutpt = ceil(rand * (n-1));
            % 变异
            newpop(i,mutpt:end) = newpop(i, [mutpt+1:end 1:mutpt-1]);
        end
    end
    % 更新种群
    pop = [elite_pop; newpop];
end

% 输出最优解
fprintf('Best path found:\n');
for i = 1:n
    fprintf('%d ', bestpath(i));
end
fprintf('\n');

该代码使用遗传算法来优化电动车从起点到终点的路线，考虑了充电站的位置和充电时间。在代码中，我们首先计算地图上各点之间的距离，并创建一个初始种群。然后，我们使用遗传算法迭代地优化路线，并计算每个个体的适应度。适应度函数考虑了路线的总距离和充电时间。在每次迭代中，我们保留当前最优解，并选择、交叉和变异种群以生成新一代种群。最终，我们输出找到的最优解，即从起点到终点的最短路径。