【VRP問題】基于NSGAII實現(xiàn)帶時間窗車輛路徑滿意度和最小距離多目標(biāo)優(yōu)化附matlab代碼
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物理應(yīng)用 機器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
車輛路徑問題（VRP）是物流和運輸領(lǐng)域中的一個經(jīng)典優(yōu)化問題。本文提出了一種基于非支配排序遺傳算法 II（NSGA-II）的多目標(biāo)優(yōu)化算法，用于解決帶時間窗的車輛路徑問題（VRPTW）。該算法同時考慮了車輛路徑滿意度和最小距離兩個目標(biāo)，旨在提高客戶滿意度和降低運輸成本。
問題描述
VRPTW問題涉及將一組車輛分配給一組客戶，以滿足以下約束條件：
每輛車從一個倉庫出發(fā)并返回。
每輛車必須在指定的時間窗內(nèi)拜訪所有客戶。
每輛車的載重量不能超過其容量。
多目標(biāo)優(yōu)化模型
本文提出的多目標(biāo)優(yōu)化模型同時考慮了以下兩個目標(biāo)：
**車輛路徑滿意度：**衡量客戶對車輛路徑安排的滿意程度，目標(biāo)是最大化滿意度。
**最小距離：**衡量車輛行駛的總距離，目標(biāo)是最小化距離。
NSGA-II算法
NSGA-II算法是一種多目標(biāo)優(yōu)化算法，通過以下步驟進行優(yōu)化：
**初始化種群：**隨機生成一組可行解作為初始種群。
**非支配排序：**根據(jù)兩個目標(biāo)值，將種群中的個體進行非支配排序。
**擁擠距離計算：**計算每個個體在非支配排序中的擁擠距離。
**選擇：**根據(jù)非支配排序和擁擠距離，選擇下一代的個體。
**交叉和變異：**對選出的個體進行交叉和變異操作，產(chǎn)生新的個體。
**重復(fù)步驟2-5：**重復(fù)上述步驟，直到達到終止條件。
算法實現(xiàn)
本文將NSGA-II算法應(yīng)用于VRPTW問題，并進行了以下實現(xiàn)：
使用Clarke-Wright算法進行初始解生成。
定義了基于客戶等待時間和車輛超載懲罰的車輛路徑滿意度函數(shù)。
使用2-Opt和Or-Opt局部搜索算法進行優(yōu)化。
本文提出了一種基于NSGA-II的多目標(biāo)優(yōu)化算法，用于解決帶時間窗的車輛路徑問題。該算法同時考慮了車輛路徑滿意度和最小距離兩個目標(biāo)，并通過實驗驗證了其有效性。該算法可以應(yīng)用于物流和運輸領(lǐng)域，以提高客戶滿意度和降低運輸成本。
部分代碼
clc
clear
close all
format compact;
tic
hold on
%% 輸入?yún)?shù)
global Ck Cij Sk ts Penalty
Ck = 2; %元
Cij = 0.02; %元/米
Sk = 30; %km/h
ts = 8; %min
Penalty = [3, 5, 8];%元
global Qmax Qclient Time
Qmax = 5;
timeW = xlsread(’參數(shù)數(shù)據(jù)(1).xlsx’,’sheet1’);
Qclient = timeW(:, 2);
Time = timeW(:, 3:7);
global Distance Distance2
Distance = xlsread(’參數(shù)數(shù)據(jù)(1).xlsx’, ’sheet2’);
Distance2 = xlsread(’參數(shù)數(shù)據(jù)(1).xlsx’, ’sheet3’);
global numclient
numclient = length(Distance(2:end,1)); %配送中心數(shù)
Distance = Distance(2:end, 2:end);
%---初始化/參數(shù)設(shè)定
?? 運行結(jié)果
參考文獻
[1]徐賀燦,朱樹人.Pareto遺傳算法求解多目標(biāo)帶時間窗車輛路徑問題[J].物流技術(shù), 2015, 34(16):4.DOI:10.3969/j.issn.1005-152X.2015.08(2).046.
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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點三級選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點部署、 輸電線路臺風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、 CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、 多中心多車型的VRP問題、 動態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃（2E-VRP）、充電車輛路徑規(guī)劃（EVRP）、油電混合車輛路徑規(guī)劃、 混 合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、 選址路徑規(guī)劃問題
2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機系列 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類