目标:配送次数最少:c是第几个节拍,tc是0-1变量,0表示这一节拍不出发,1出发。 例如:T1=1,表示第一个节拍出发,T2=0,第二个节拍不出发。 min∑_(C=1)^C▒T_C 条件: 使用量:TC取值为1的第几个C,与前一个C的差值,vl是消耗速率。n是第几个TC取值为1的C。(例如111010,n=2-1,3-2,5-3) U_l=(C_n-C_(n-1) )·v_l 到达之前剩余的数量不低于要求最小数量:rnl是出发的时候剩余的数量,D(a,l)是出发点到需求点的距离,v是车的速度。E是要求的需求点剩余数量的最小数量。T是总量。 r_nl=T(除了第一次是T剩余时间是T')-U_l T一开始处于饱和状态,后来进行补充会发生变化变成T’。 r_nl-(D_((a,l) ) v_l)/v≥E_L 到达之后所有的数量之和不超过最大的数量:An是车对应需求点分别装在车上的数量,F是要求的需求点容量的最大数量。。 〖T^'=r〗nl-(D((a,l) ) v_l)/v+A_nl≥F_L 车能够装的起需求点需求的数量的总共重量,L是车能装的最大量。 ∑_(l=1)^L▒〖A_nl≤〗 L_max输出:(1)迭代图像(2)TC(哪几个时间段出发)(3)Anl(第几次出发的时候对应需求点的数量分别是多少)。遗传算法,matlab代码。
时间: 2024-03-24 15:39:28 浏览: 39
这个问题涉及到多个约束条件和变量,需要使用复杂的优化算法进行求解,遗传算法是其中一种可行的方法。下面是大致的算法流程和MATLAB代码实现:
算法流程:
1. 初始化种群,即生成初始的随机解(TC和Anl的取值)。
2. 计算每个个体的适应度函数值,即根据TC和Anl计算配送次数并加入目标函数中,同时考虑所有的约束条件。
3. 选择操作,即根据适应度函数值选择一部分个体作为下一代的父代。
4. 交叉操作,即将父代个体进行交叉操作生成子代个体。
5. 变异操作,即对子代个体进行变异操作,引入新的随机变量。
6. 重复2-5步直到满足停止条件,如达到最大迭代次数或者找到满足要求的最优解。
MATLAB代码实现:
由于问题涉及到多个变量和约束条件,代码实现比较复杂,这里仅提供一个大致的框架供参考:
```
function [TC, Anl] = genetic_algorithm()
% 设置算法参数
population_size = 100; % 种群大小
max_generation = 100; % 最大迭代次数
crossover_rate = 0.8; % 交叉概率
mutation_rate = 0.01; % 变异概率
L_max = 10; % 车辆能装的最大数量
% 初始化种群
population = initialize_population(population_size);
% 迭代求解
for generation = 1:max_generation
% 计算适应度函数值
fitness = calculate_fitness(population);
% 选择操作
parents = selection(population, fitness);
% 交叉操作
offspring = crossover(parents, crossover_rate);
% 变异操作
offspring = mutation(offspring, mutation_rate);
% 合并父代和子代
population = [population; offspring];
% 保留种群前population_size个个体
population = population(1:population_size, :);
% 输出当前迭代的最优解
[best_fitness, best_individual] = max(fitness);
fprintf('Generation %d, Best Fitness: %f\n', generation, best_fitness);
% 满足停止条件则结束
if best_fitness == 0
break;
end
end
% 输出最终的最优解
[best_fitness, best_individual] = max(fitness);
TC = population(best_individual, 1:6);
Anl = population(best_individual, 7:end);
end
% 初始化种群
function population = initialize_population(population_size)
% 生成随机的TC和Anl取值
% ...
end
% 计算适应度函数值
function fitness = calculate_fitness(population)
% 根据TC和Anl计算配送次数并加入目标函数中,同时考虑所有的约束条件
% ...
end
% 选择操作
function parents = selection(population, fitness)
% 根据适应度函数值选择一部分个体作为下一代的父代
% ...
end
% 交叉操作
function offspring = crossover(parents, crossover_rate)
% 将父代个体进行交叉操作生成子代个体
% ...
end
% 变异操作
function offspring = mutation(offspring, mutation_rate)
% 对子代个体进行变异操作,引入新的随机变量
% ...
end
```
以上代码仅为框架,具体实现中需要根据问题的具体情况进行更改和完善。
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