%% 定义数据 n = 20; % 客户数量 m = 5; % 车辆数量 q = 10; % 每个客户需求量 Q = 50; % 车辆容量 loc = 10*rand(n,2); % 客户坐标位置 dist = zeros(n+1,n+1); % 距离矩阵 for i = 1:n+1 for j = 1:n+1 dist(i,j) = norm(loc(i,:)-loc(j,:)); % 计算距离 end end %% 定义目标函数和约束条件 f = @(x) sum(dist(x(1:m),x(m+1:2*m))); % 目标函数：最小化总行驶距离 Aeq = zeros(n,m*n+n); % 等式约束条件：每个客户只被访问一次 beq = ones(n,1); for i = 1:n Aeq(i,(i-1)*m+1:i*m) = 1; Aeq(i,m*n+i) = -1; end A = zeros(n*m,n+m*n); % 不等式约束条件：车辆容量限制 b = zeros(n*m,1); for i = 1:m A((i-1)*n+1:i*n,(i-1)*n+m+i) = q; A((i-1)*n+1:i*n,m*n+i) = -1; b((i-1)*n+1:i*n) = -Q; end lb = [ones(1,m),zeros(1,n*m+n)]; % 下限 ub = [n*ones(1,m),ones(1,n*m),n]; % 上限 %% 求解问题 options = optimoptions('ga','PopulationSize',100,'MaxGenerations',500); % 遗传算法参数 [x,fval] = ga(f,n+m*n+n,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options); % 求解问题 %% 可视化结果 figure; for i = 1:m route = x((i-1)*n+1:i*n); route(route==0) = []; route = [1,route,n+1]; plot(loc(route,1),loc(route,2),'-o'); hold on; end plot(loc(:,1),loc(:,2),'x'); title(sprintf('Total distance: %.2f',fval));

这是一个 MATLAB 代码，用遗传算法解决了车辆路径问题。具体来说，这个问题是：有 n 个客户和 m 辆车，每个客户有一个需求量 q，每辆车有一个容量限制 Q，要求每个客户被恰好访问一次，并且每辆车的路径总长度最小。

首先，代码定义了一些数据，包括客户数量、车辆数量、每个客户需求量、车辆容量、客户坐标位置等。然后，代码定义了目标函数和约束条件。目标函数是最小化车辆路径总长度，约束条件包括等式约束和不等式约束。等式约束保证每个客户只被访问一次，不等式约束保证每辆车的容量限制不超过 Q。

接下来，代码使用遗传算法求解问题。遗传算法是一种优化算法，它通过模拟生物进化过程中的自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。在这个代码中，我们使用 MATLAB 自带的 `ga` 函数来实现遗传算法，其中设置了一些参数，如种群大小和最大迭代次数等。

最后，代码将求解结果可视化，画出每辆车的路径和客户的位置，并在标题中显示总行驶距离。

相关问题

https://so.csdn.net/so/search?q=matlab%E4%B8%ADexpo&urw=&t=chat&m=&cateId=1&chatId=

rt函数的使用

Matlab中的exponential函数是指数函数，可以用来计算自然指数函数的值。它的语法格式如下：

y = exp(x)

其中，x为输入的数值，y为计算出的指数函数值。

示例：

x = 2;
y = exp(x)

输出结果为：

y = 7.3891

下面是一个更复杂的例子，演示如何在Matlab中使用指数函数：

% 定义输入变量
x = linspace(-5, 5, 1000);

% 计算指数函数值
y = exp(x);

% 绘制图像
plot(x, y);
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Exponential Function');

运行上述代码，将会生成一个指数函数的图像。

m=5,z1=11,z2=18,alpha=20

以下是一个基于你提供的齿轮参数的简单的齿轮啮合模型的Matlab代码示例：

% 定义齿轮参数
m = 5; % 齿轮模数
z1 = 11; % 齿轮1齿数
z2 = 18; % 齿轮2齿数
alpha = 20; % 齿轮压力角
rho = m*cosd(alpha); % 齿轮齿顶高度系数
phi = asin((z2-z1)/(2*m)); % 齿轮啮合角

% 计算齿轮几何参数
d1 = m*z1; % 齿轮1基圆直径
d2 = m*z2; % 齿轮2基圆直径
a = (d1+d2)/2; % 中心距
b = a*cos(phi); % 齿轮轴距
h = 2*m+2*rho; % 齿轮齿高

% 计算齿轮动力学参数
J1 = 0.5*m*d1^2; % 齿轮1转动惯量
J2 = 0.5*m*d2^2; % 齿轮2转动惯量
T1 = 10; % 齿轮1输入扭矩
T2 = T1*z1/z2; % 齿轮2输出扭矩

% 建立齿轮啮合模型
sim_time = 10; % 仿真时间
sim('gear_model', [0 sim_time]); % 运行Simulink模型

上述代码中，我们首先定义了齿轮的基本参数，包括模数、齿数、压力角等。然后，通过这些参数计算出了齿轮的几何参数和动力学参数。最后，我们建立了一个名为“gear_model”的Simulink模型，并运行了这个模型，得到了齿轮的运动状态和扭矩输出。请注意，这里的Simulink模型需要根据实际情况进行建立和调整。