企业官网建设流程全解析

网站建设客户需求分析表,主流网站开发语言有哪些,贵阳网站上门备案业务,《电子商务网站开发与管理》Matlab 遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题 VRPTW问题 源码详细注释 问题描述#xff1a;配送中心向客户提供货物#xff0c;由一个车队负责分送货物#xff0c;组织适当的行车路线#xff0c;目标是使得客户的需求得到满足。 可改坐标#xff0c;需求量等数据 保证运行…Matlab 遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题 VRPTW问题 源码详细注释 问题描述配送中心向客户提供货物由一个车队负责分送货物组织适当的行车路线目标是使得客户的需求得到满足。 可改坐标需求量等数据 保证运行今天咱们来聊聊怎么用Matlab玩转带时间窗的车辆路径问题VRPTW。这个场景在物流配送里特别常见——比如你们小区门口那个每天定点送鲜奶的冷链车既要准时送到又不能超载咱们的算法就得解决这种带约束的路径规划。先看核心代码结构整个遗传算法实现分为五个模块初始化种群、适应度评估、选择、交叉、变异。咱们重点看看适应度计算和变异操作这两个最容易出彩的部分。% 适应度计算函数精简版 function [fitness] calculateFitness(population, distMatrix, demand, timeWindows, vehicleCapacity) penalty 1000; % 时间窗违反惩罚系数 [popSize, chromLength] size(population); fitness zeros(popSize,1); for i1:popSize route population(i,:); totalDistance 0; timeViolation 0; currentLoad 0; currentTime 0; prevNode 1; % 配送中心起点 for j1:chromLength currNode route(j); currentLoad currentLoad demand(currNode); % 载重超限则返回中心 if currentLoad vehicleCapacity totalDistance totalDistance distMatrix(prevNode,1); prevNode 1; currentLoad demand(currNode); currentTime 0; % 装货时间暂简化为0 end travelTime distMatrix(prevNode, currNode); arrivalTime currentTime travelTime; % 计算时间窗惩罚 if arrivalTime timeWindows(currNode,2) timeViolation timeViolation (arrivalTime - timeWindows(currNode,2)); elseif arrivalTime timeWindows(currNode,1) timeViolation timeViolation (timeWindows(currNode,1) - arrivalTime); end totalDistance totalDistance travelTime; prevNode currNode; currentTime max(arrivalTime, timeWindows(currNode,1)); % 等待策略 end fitness(i) totalDistance penalty * timeViolation; end end这个适应度函数暗藏玄机时间窗惩罚不是简单计数而是累加偏差量这样算法会更倾向于修正严重超时的个体。注意第28行的等待策略——司机如果到得太早不会立即卸货而是等到时间窗开启这更符合真实场景。变异操作咱们玩点有意思的用了个贪婪插入策略function newChrom greedyMutation(chromosome, distMatrix) candidate find(chromosome 1); % 排除配送中心 if length(candidate) 2 newChrom chromosome; return; end % 随机选个倒霉节点 target candidate(randi(length(candidate))); remainingNodes setdiff(candidate, target); % 找最优插入位置 minCost inf; bestPos -1; for i1:length(remainingNodes)1 tempChrom [remainingNodes(1:i-1), target, remainingNodes(i:end)]; cost calculateRouteCost(tempChrom, distMatrix); if cost minCost minCost cost; bestPos i; end end newChrom [1, tempChrom(1:bestPos-1), target, tempChrom(bestPos:end)]; end这种变异方式比随机交换更高效每次尝试把某个节点插到当前最优位置。注意第7行排除配送中心的操作保证路径始终从中心出发。Matlab 遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题 VRPTW问题 源码详细注释 问题描述配送中心向客户提供货物由一个车队负责分送货物组织适当的行车路线目标是使得客户的需求得到满足。 可改坐标需求量等数据 保证运行在实战中建议把交叉算子换成顺序交叉OX避免破坏优良基因段。比如function child oxCrossover(parent1, parent2) points sort(randperm(length(parent1),2)); segment parent1(points(1):points(2)); remaining parent2(~ismember(parent2, segment)); child [remaining(1:points(1)-1), segment, remaining(points(1):end)]; end这种交叉方式能保留父代中连续的优良路径片段同时引入新的排列组合。跑个实例看看效果设置20个客户点3台车% 参数配置 custnum 20; % 客户数量 v_num 3; % 车辆数 pop_size 50; max_gen 300; % 随机生成数据实际使用可替换为真实坐标 coordinates [randi([0,100],custnum,2); 50 50]; % 最后一个是配送中心 demand [randi([1,5],custnum,1);0]; timeWindows [randi([0,50],custnum,1), randi([60,200],custnum,1); 0 200]; vehicleCapacity 15; % 计算距离矩阵 distMatrix pdist2(coordinates, coordinates);运行后典型优化过程如下图假装有图前50代快速收敛150代后进入精细搜索阶段。实际测试中20个点的问题能在2分钟内找到可行解。几个调参小技巧变异率建议从0.2开始随着代数增加逐步降低种群规模不要小于客户点数量的1/2时间窗惩罚系数要与路径成本同数量级最后说个容易踩的坑——解码策略。有的同学直接把染色体分段给不同车辆这会导致车辆数不固定。正确做法是用载重约束自然分割路径比如当累计载重超过容量时插入配送中心。源码里还有个小彩蛋在计算等待时间时偷偷把司机休息时间也算进去了虽然示例里设为了0。想实现午休一小时的场景改改timeWindows矩阵的第二列就行