1.仿真預覽

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2.理論分析

? ? ? ?帶時間窗的車輛路徑選擇問題模型描述： 有一個中心倉庫，擁有車輛K輛， 容量都為q，現有L個發貨點運輸任務需要完成，以1，2，…，L表示，第i個發貨點的貨運量為gi，max(g)i≤ max(qi)，完成發貨點i任務需要的時間（裝貨或卸貨）表示Ti，且任務i必須再時間窗口[ETi，LTi]完成，其中ETi為任務i的允許最早開始的時間，LTi為任務i允許最遲開始的時間，如果車輛到達發貨點i的時間早于開始時間，則車輛需要在i處等待；如果車輛到達時間晚于LTi，任務i將被延遲進行。VRPTW模型路徑優化的數學模型如下：

?數學模型的具體解釋：

? ? ? ?式（1）確?？偝杀?/span>z最小；式（2）確保每條路徑上的各發貨點的總需求量不超過此條路徑配送車的容量；式（3）表示每個任務點的需求僅由一輛車來完成；式（4）（5）保證每個發貨點都能得到車輛的配送服務。

3.部分核心代碼

clc; clear; close all; tic N=600; %粒子群個數 NUM=30; %用戶個數 OldpgFitness=0; %老的適應值 Iteration=0; %迭代次數的計數，當適應值不再改變時，迭代就停止，而不是到最大迭代次數結束 MI=100; %最大迭代次數 IsStop=0; INUM=0; %當適應值不變的時候，INUM+1計數，到20時就結束迭代 c1=0.1; c2=5; w=0.96; load 'node.txt'; xy=node(2:NUM+1,2:3);x0=ones(N,NUM); for i=1:N %隨機給每個粒子分配路徑x0(i,:)=randperm(NUM); endv0=zeros(N,NUM); for i=1:N %在VRP中粒子的速度代表交換序v0(i,:)=round(rand(1,NUM)*NUM); enddistance_center=zeros(1,NUM);%每個粒子離配送中心的距離 for i=1:NUM distance_center(i)=sqrt((node(i+1,2)-node(1,2))^2+(node(i+1,3)-node(1,3))^2); enddistance_two=zeros(NUM,NUM); %每兩個用戶之間的距離 for i=1:NUM-1for j=i+1:NUMdis=sqrt((xy(i,1)-xy(j,1))^2+(xy(i,2)-xy(j,2))^2);distance_two(i,j)=dis;distance_two(j,i)=dis;end endfor i=1:N %每個粒子路徑的總距離EachPathDis(i)=PathDistance(x0(i,:),distance_two,distance_center); endIBest=x0; %粒子個體的歷史最優路徑 IBestFitness=EachPathDis;%粒子個體的歷史最優適應值 [GBestFitness,index]=min(EachPathDis); %粒子全局最優路徑 g1=GBestFitness; %粒子全局最優適應值figure; subplot(2,2,1); PathPlot(node,NUM,index,IBest); title('隨機解');while(IsStop==0)&&(Iteration<MI) Iteration=Iteration+1; %g2(Iteration)=GBestFitness; for i=1:NGBest(i,:)=x0(index,:); %全局最優路徑 endpi_x=GenerateChangeNums(x0,IBest); %（Pi-Xi）就是使xi向個體最優解靠近，而非遠離，這也是一個交換用戶序號的過程，得到交換的序 pi_x=HoldByOdds(pi_x,c1); %這是c1*（Pi-Xi）的過程，以c1保留交換序 pg_x=GenerateChangeNums(x0,GBest); %（Pg-Xi）就是使Xi向全局最優解靠近，得到路徑中要交換的用戶序號 pg_x=HoldByOdds(pg_x,c2); %這是c2*（Pg-Xi）的過程，以c2保留交換序v0=HoldByOdds(v0,w); %這是w*Vi的過程，以概率w得到交換序x0=PathExchange(x0,v0); %通過交換序來改變每個粒子的路徑，也就是優化的過程 x0=PathExchange(x0,pi_x); x0=PathExchange(x0,pg_x); for i=1:N %計算每條路徑的距離EachPathDis(i)=PathDistance(x0(i,:),distance_two,distance_center); endIsChange=EachPathDis<IBestFitness; %更新后的距離優于更新前的，記錄序號 IBest(find(IsChange),:)=x0(find(IsChange),:); %更新個體最佳路徑 IBestFitness=IBestFitness.*(~IsChange)+EachPathDis.*IsChange; %更新個體最佳路徑距離 [GBestFitness,index]=min(EachPathDis); %更新全局最佳路徑,記錄相應的序號 if GBestFitness==OldpgFitness %比較更新前和更新后的適應度值;INUM=INUM+1; elseOldpgFitness=GBestFitness; %不相等時更新適應度值，并記錄清零INUM=0; end if INUM>=20IsStop=1; endBestFitness(Iteration)=GBestFitness; endsubplot(2,2,2); PathPlot(node,NUM,index,IBest); title('最佳路徑'); axis([0,60,0,80]); subplot(2,2,3); plot((1:Iteration),BestFitness(1:Iteration)); grid on; title('收斂曲線');GBestFitness g1 toc;

C01

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于PSO算法的带时间窗的车辆路径问题的仿真的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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