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【VRP】基于matlab遗传算法求解多中心的车辆路径规划问题【含Matlab源码 114期】

   日期:2024-12-26     作者:z766g    caijiyuan   评论:0    移动:http://ww.kub2b.com/mobile/news/12762.html
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4 解决方案
(1)数学解析法
(2)人机交互法
(3)先分组再排路线法
(4)先排路线再分组法
(5)节省或插入法
(6)改善或交换法
(7)数学规划近似法
(8)启发式算法

1 案例
约束条件

拥有多个物流中心。
车辆从某一个物流中心出发,完成配送任务后,可以不回到原来出发的物流中心,返回距离最近的物流中心,即开放式车辆路径。当然,根据车辆服务最后一个客户与所有物流中心的距离,如果与原来出发的物流中心是最短距离,也可以返回原来出发的物流中心。
优化目标:车辆固定使用成本(200元/辆)、车辆行驶时间成本(0.3元/分钟)、车辆等待时间成本(0.3元/分钟)、车辆服务时间(0.3元/分钟)成本之和最小。
约束条件(1)不超过车辆容量限制(车辆容量为1000单位(2)服务必须在客户时间窗内进行(3)车辆可以提前到达客户,产生等待时间。(4)设定车辆从物流中心的出发时间为0时刻,即第0分钟。

2 部分源代码

 
 
 
 

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

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