基于遺傳算法求解帶時(shí)間窗的考慮續(xù)駛里程、額定載重量、車數(shù)量電動(dòng)汽車最小成本配送路徑規(guī)劃EVRPTW附Matlab代碼
基于遺傳算法求解帶時(shí)間窗的考慮續(xù)駛里程、額定載重量、車數(shù)量電動(dòng)汽車最小成本配送路徑規(guī)劃EVRPTW附Matlab代碼
TT_Matlab
博主簡(jiǎn)介：擅長(zhǎng)智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)、信號(hào)處理、元胞自動(dòng)機(jī)、圖像處理、路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，完整matlab代碼或者程序定制加qq1575304183。機(jī)器學(xué)習(xí)之心，前程算法屋的代碼一律可以八折購(gòu)買。
?作者簡(jiǎn)介：熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。
個(gè)人主頁(yè)：Matlab科研工作室
個(gè)人信條：格物致知。
更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點(diǎn)擊
智能優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) 雷達(dá)通信 無(wú)線傳感器 電力系統(tǒng)
信號(hào)處理 圖像處理 路徑規(guī)劃 元胞自動(dòng)機(jī) 無(wú)人機(jī)
物理應(yīng)用 機(jī)器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
1. 問(wèn)題描述
電動(dòng)汽車配送路徑規(guī)劃 (EVRPTW) 問(wèn)題是一個(gè)復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題，它涉及確定一組電動(dòng)汽車 (EV) 的配送路徑，以將貨物從配送中心運(yùn)送到客戶處，同時(shí)考慮續(xù)駛里程、額定載重量、車數(shù)量和時(shí)間窗等約束條件。目標(biāo)是找到一條總配送成本最小的配送路徑。
2. 續(xù)駛里程、額定載重量、車數(shù)量的約束
**續(xù)駛里程：**電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程是其在不充電的情況下可以行駛的最大距離。EVRPTW 問(wèn)題中，續(xù)駛里程約束確保電動(dòng)汽車在配送過(guò)程中不會(huì)耗盡電量。
**額定載重量：**電動(dòng)汽車的額定載重量是其可以承載的最大貨物重量。EVRPTW 問(wèn)題中，額定載重量約束確保電動(dòng)汽車不會(huì)超載。
**車數(shù)量：**EVRPTW 問(wèn)題中，車數(shù)量約束限制了可用于配送的電動(dòng)汽車數(shù)量。這可以反映實(shí)際情況中的車輛可用性限制。
3. 時(shí)間窗約束
時(shí)間窗約束指定了客戶可以接收貨物的特定時(shí)間段。EVRPTW 問(wèn)題中，時(shí)間窗約束確保電動(dòng)汽車在客戶指定的時(shí)間窗內(nèi)到達(dá)。
4. 基于遺傳算法的求解方法
遺傳算法 (GA) 是一種啟發(fā)式算法，它模擬自然選擇的過(guò)程來(lái)求解復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題。對(duì)于 EVRPTW 問(wèn)題，GA 可以采用以下步驟進(jìn)行求解：
**初始化種群：**生成一組隨機(jī)解（染色體）作為初始種群。
**評(píng)估適應(yīng)度：**計(jì)算每個(gè)解的適應(yīng)度，即配送成本。
**選擇：**根據(jù)適應(yīng)度對(duì)種群進(jìn)行選擇，選擇適應(yīng)度較高的解進(jìn)行繁殖。
**交叉：**將兩個(gè)父解的基因片段進(jìn)行交叉，產(chǎn)生新的解。
**變異：**對(duì)新解進(jìn)行隨機(jī)變異，以引入多樣性。
**重復(fù) 2-5 步：**重復(fù)上述步驟，直到達(dá)到終止條件（例如，達(dá)到最大迭代次數(shù)或找到足夠好的解）。
5. 算法設(shè)計(jì)
針對(duì) EVRPTW 問(wèn)題，GA 的編碼方案、交叉算子和變異算子可以如下設(shè)計(jì)：
**編碼方案：**使用順序編碼方案，其中染色體表示電動(dòng)汽車訪問(wèn)客戶的順序。
**交叉算子：**采用部分匹配交叉 (PMX) 算子，它保留父解中相匹配的基因片段。
**變異算子：**采用插入變異算子，它隨機(jī)選擇兩個(gè)基因位置并交換它們。
6. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
在標(biāo)準(zhǔn) EVRPTW 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明，所提出的基于 GA 的算法能夠有效地求解帶時(shí)間窗的考慮續(xù)駛里程、額定載重量、車數(shù)量的 EVRPTW 問(wèn)題。算法在求解質(zhì)量和計(jì)算效率方面都表現(xiàn)良好。
7. 結(jié)論
本文提出了一種基于遺傳算法的求解方法，用于解決帶時(shí)間窗的考慮續(xù)駛里程、額定載重量、車數(shù)量的 EVRPTW 問(wèn)題。該算法通過(guò)編碼方案、交叉算子和變異算子的精心設(shè)計(jì)，能夠有效地求解此類問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在求解質(zhì)量和計(jì)算效率方面都具有良好的性能。
部分代碼
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread(
’數(shù)據(jù)集.xlsx’
);
%% 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)
’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’
;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)
’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’
;
N = size(P_test, 2);
%% 數(shù)據(jù)歸一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax(
’apply’
, P_test, ps_input);
?? 運(yùn)行結(jié)果
參考文獻(xiàn)
[1] 韓巖峰.基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人物流車隊(duì)配送路徑規(guī)劃研究[D].大連理工大學(xué)[2024-04-07].
[2] 高升.基于電動(dòng)汽車的帶時(shí)間窗的路徑優(yōu)化問(wèn)題研究[D].大連海事大學(xué),2016.
[3] 何瑞輝,田東偉,汪映輝,等.基于時(shí)間窗的電動(dòng)汽車快速充電路徑規(guī)劃方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件, 2022(004):039.
部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除
關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料
私信完整代碼和數(shù)據(jù)獲取及論文數(shù)模仿真定制
1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用
生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)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(kù)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(wú)人機(jī)選址優(yōu)化、背包問(wèn)題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)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(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)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(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)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(wèn)題、VRPPD問(wèn)題、多中心VRP問(wèn)題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問(wèn)題、 多中心多車型的VRP問(wèn)題、 動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)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(wèn)題、 訂單拆分調(diào)度問(wèn)題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題、航班擺渡車輛調(diào)度問(wèn)題、 選址路徑規(guī)劃問(wèn)題
2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)序、回歸 預(yù)測(cè)和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類