matlab 基于粒子群算法的物流选址代码

以下是一个基于粒子群算法的物流选址的 MATLAB 代码示例：

clc;
clear all;
close all;

%% 参数设置
n = 50; % 粒子数
m = 5; % 物流中心数
maxiter = 100; % 最大迭代次数
w = 1; % 惯性权重
c1 = 2; % 个体认知因子
c2 = 2; % 社会经验因子
d = 10; % 惩罚因子
vmax = 10; % 最大速度

%% 数据准备
load('data.mat'); % 读入数据
N = size(city, 1); % 城市数
D = zeros(N, m); % 距离矩阵
for i = 1:N
    for j = 1:m
        D(i,j) = sqrt((city(i,1)-center(j,1))^2 + (city(i,2)-center(j,2))^2);
    end
end

%% 初始化粒子群
X = unifrnd(0, 1, n, m); % 随机初始化位置
V = unifrnd(-1, 1, n, m); % 随机初始化速度
pbest = X; % 个体历史最优解
pbestfit = zeros(n, 1); % 个体历史最优解的适应度值
for i = 1:n
    pbestfit(i) = fitness(X(i,:), D);
end
gbest = X(1,:); % 全局历史最优解
gbestfit = pbestfit(1); % 全局历史最优解的适应度值

%% 粒子群迭代
for iter = 1:maxiter
    for i = 1:n % 计算每个粒子的适应度值
        fit = fitness(X(i,:), D);
        if fit < pbestfit(i) % 更新个体历史最优解
            pbest(i,:) = X(i,:);
            pbestfit(i) = fit;
        end
        if fit < gbestfit % 更新全局历史最优解
            gbest = X(i,:);
            gbestfit = fit;
        end
    end
    for i = 1:n % 更新速度和位置
        V(i,:) = w*V(i,:) + c1*rand(1,m).*(pbest(i,:)-X(i,:)) + c2*rand(1,m).*(gbest-X(i,:));
        V(i,:) = min(max(V(i,:),-vmax), vmax); % 限制速度范围
        X(i,:) = X(i,:) + V(i,:);
        X(i,:) = min(max(X(i,:),0), 1); % 限制位置范围
    end
end

%% 结果展示
disp(['最小化的总距离为：' num2str(gbestfit)]);
disp('物流中心的选址为：');
for i = 1:m
    [~, index] = min(D(:,i));
    disp(['物流中心' num2str(i) '的位置：(' num2str(city(index,1)) ',' num2str(city(index,2)) ')']);
end

其中，`data.mat` 文件是一个包含城市坐标和物流中心坐标的数据文件。`fitness` 函数计算了给定位置的粒子的适应度值，即选择对应的物流中心后，所有城市到其最近物流中心的距离之和。