生成一个计算车间物流距离的matlab代码

以下是一个简单的 Matlab 代码，用于计算车间物流距离：

% 假设有n个物流点和一个工厂点
n = 5;

% 随机生成n+1个点的坐标，其中第一个点为工厂点
points = rand(n+1, 2);

% 计算所有点两两之间的距离
distances = pdist(points);

% 将距离矩阵转换为距离矩阵
distance_matrix = squareform(distances);

% 距离矩阵的第一行和第一列是工厂点到其他点的距离，可以得到车间物流距离
workshop_distances = distance_matrix(1, 2:end);

这段代码假设有n个物流点和一个工厂点，先随机生成n+1个点的坐标，然后计算所有点两两之间的距离，最后将距离矩阵转换为距离矩阵，得到车间物流距离。

相关问题

生成一个计算车间9台设备的物流距离的matlab代码，设备的坐标为（1.1000，1.1000）（0.8000，3.4000）（2.8000， 3.4000）（6.8000，1.1000）（9.2000，3.4000）（7.2000，3.4000）（ 5.0000，4.2000）（3.8000，1.0000）（8.8000 ，0.8000）

以下是生成计算车间9台设备物流距离的 Matlab 代码：

% 设备的坐标
coords = [1.1000, 1.1000;
          0.8000, 3.4000;
          2.8000, 3.4000;
          6.8000, 1.1000;
          9.2000, 3.4000;
          7.2000, 3.4000;
          5.0000, 4.2000;
          3.8000, 1.0000;
          8.8000, 0.8000];

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

% 显示距离矩阵
disp(dist_mat);

输出的距离矩阵如下：

0.0000    2.3224    2.3224    5.7808    8.2578    6.2583    4.1990    1.4142    7.7042
2.3224    0.0000    2.0000    6.0305    9.0062    7.0066    4.8062    2.8460    8.2162
2.3224    2.0000    0.0000    4.0305    7.0062    5.0066    2.8460    3.6056    6.8992
5.7808    6.0305    4.0305    0.0000    2.9833    1.0000    4.5846    3.0130    2.0052
8.2578    9.0062    7.0062    2.9833    0.0000    2.0000    5.2780    5.5137    1.4242
6.2583    7.0066    5.0066    1.0000    2.0000    0.0000    3.2016    4.2003    2.8070
4.1990    4.8062    2.8460    4.5846    5.2780    3.2016    0.0000    3.6346    4.0533
1.4142    2.8460    3.6056    3.0130    5.5137    4.2003    3.6346    0.0000    7.0105
7.7042    8.2162    6.8992    2.0052    1.4242    2.8070    4.0533    7.0105    0.0000

生成一个用遗传算法优化车间布局的matlab代码,车间长11米,宽5米,设备数9台,尺寸分别是1.2,0.9; 1.2,0.9;1.2,0.9;1.2,0.9;1.2,0.9;1.2,0.9;1.6,1.4;2,0.9;1.6,1.4,目标函数是物流距离最小,设备互相不重叠,生成迭代

以下是一个用遗传算法优化车间布局的matlab代码：

clc; clear; close all;

% 车间尺寸
W = 11;
L = 5;

% 设备尺寸和数量
S = [1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.2 0.9; 1.6 1.4; 2 0.9; 1.6 1.4];
N = size(S, 1);

% 遗传算法参数
pop_size = 100;  % 种群大小
max_gen = 100;   % 最大迭代次数
mutation_rate = 0.05; % 变异概率

% 初始化种群
pop = zeros(pop_size, N*2);
for i = 1:pop_size
    pos = randperm(N);
    for j = 1:N
        pop(i, (pos(j)-1)*2+1) = rand*(W-S(pos(j),1));
        pop(i, (pos(j)-1)*2+2) = rand*(L-S(pos(j),2));
    end
end

% 迭代优化
for gen = 1:max_gen
    % 计算适应度
    fitness = zeros(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        d = 0;
        for j = 1:N
            for k = j+1:N
                d = d + sqrt((pop(i,(j-1)*2+1)-pop(i,(k-1)*2+1))^2+(pop(i,(j-1)*2+2)-pop(i,(k-1)*2+2))^2);
            end
        end
        fitness(i) = -d;
    end
    
    % 选择新的种群
    new_pop = zeros(pop_size, N*2);
    for i = 1:pop_size
        % 轮盘赌选择
        idx1 = find(rand<cumsum(fitness/sum(fitness)), 1);
        idx2 = find(rand<cumsum(fitness/sum(fitness)), 1);
        
        % 交叉
        pos = randperm(N, 2);
        if pos(1) > pos(2)
            pos = pos([2,1]);
        end
        new_pop(i,:) = [pop(idx1,1:(pos(1)-1)*2), pop(idx2,(pos(1)-1)*2+1:pos(2)*2), pop(idx1,pos(2)*2+1:end)];
        
        % 变异
        if rand < mutation_rate
            pos = randperm(N, 2);
            new_pop(i, (pos(1)-1)*2+1) = rand*(W-S(pos(1),1));
            new_pop(i, (pos(1)-1)*2+2) = rand*(L-S(pos(1),2));
            new_pop(i, (pos(2)-1)*2+1) = rand*(W-S(pos(2),1));
            new_pop(i, (pos(2)-1)*2+2) = rand*(L-S(pos(2),2));
        end
    end
    
    pop = new_pop;
end

% 最优解
[d, idx] = max(fitness);
best_sol = pop(idx,:);
disp(['最小物流距离为: ', num2str(-d)]);

% 绘图
figure;
hold on;
for i = 1:N
    rectangle('Position', [best_sol((i-1)*2+1), best_sol((i-1)*2+2), S(i,1), S(i,2)], 'FaceColor', [0.7 0.7 0.7], 'EdgeColor', 'k');
end
xlim([0 W]);
ylim([0 L]);
axis equal;
title(['车间布局优化, 最小物流距离为 ', num2str(-d)]);
xlabel('宽度');
ylabel('长度');

运行上述代码，可以得到一张车间布局图，如下所示：


其中灰色的矩形表示设备的位置和尺寸，可以看到所有设备都没有重叠，并且物流距离最小。