遗传算法解决配送选址问题python代码,输出4个配送中心并输出结果坐标图
时间: 2024-01-13 07:05:21 浏览: 53
以下是一个遗传算法解决配送选址问题的Python代码示例,其中使用了NumPy库和Matplotlib库进行数据处理和可视化。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 目标函数
def cost_function(x, y):
return np.sum(np.sqrt((x - centers[:, 0])**2 + (y - centers[:, 1])**2).min(axis=1))
# 遗传算法参数
pop_size = 100 # 种群大小
n_generations = 100 # 迭代次数
mutation_rate = 0.05 # 变异率
n_centers = 4 # 配送中心数量
# 生成初始种群
pop_x = np.random.uniform(low=0, high=100, size=(pop_size, n_centers))
pop_y = np.random.uniform(low=0, high=100, size=(pop_size, n_centers))
# 记录最优解
best_cost = np.inf
best_x = None
best_y = None
# 迭代
for i in range(n_generations):
# 计算适应度
costs = np.array([cost_function(x, y) for x, y in zip(pop_x, pop_y)])
# 找到最优解
min_idx = np.argmin(costs)
if costs[min_idx] < best_cost:
best_cost = costs[min_idx]
best_x = pop_x[min_idx]
best_y = pop_y[min_idx]
# 轮盘赌选择
fitness = 1 / (costs + 1e-5)
fitness /= fitness.sum()
idx = np.random.choice(range(pop_size), size=pop_size, replace=True, p=fitness)
pop_x = pop_x[idx]
pop_y = pop_y[idx]
# 变异
mask = np.random.rand(pop_size, n_centers) < mutation_rate
pop_x[mask] += np.random.normal(scale=1, size=(pop_size, n_centers))[mask]
pop_y[mask] += np.random.normal(scale=1, size=(pop_size, n_centers))[mask]
# 交叉
for j in range(pop_size):
if np.random.rand() < 0.5:
idx = np.random.choice(range(pop_size))
mask = np.random.rand(n_centers) < 0.5
pop_x[j, mask] = pop_x[idx, mask]
pop_y[j, mask] = pop_y[idx, mask]
# 输出结果
print('最优解坐标:')
for i in range(n_centers):
print('({:.2f}, {:.2f})'.format(best_x[i], best_y[i]))
# 绘制结果坐标图
centers = np.array(list(zip(best_x, best_y)))
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], marker='o', color='red')
plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 100)
plt.show()
```
需要注意的是,此代码仅提供了一种可能的遗传算法实现方式,具体实现方法还需要根据具体问题进行调整和优化。