【matlab 路径规划】基于改进遗传粒子群算法的药店配送路径优化

news2024/11/18 22:58:53

一 背景介绍

本文分享的是一个基于订单合并的订单分配和路径规划联合优化,主要背景是骑手根据客户需求,从药店取药之后进行配送,配送的过程中考虑路径的长度、客户的服务时间窗、车辆的固定成本等要素,经过建模和优化得到最优的配送方案。

二 模型介绍

2.1基本假设

配送的具体流程和现实情况,建立的数学模型基于以下假设条件:
(1)O2O 药品零售平台旗下的各个门店能够满足已下单顾客的需求量,即不存在供不应
求的情况。
(2)已知消费者下单商品数量、地理位置及时间窗和每个消费者的需求量不会发生变化
(3)骑手在每个配送点服务时间恒定且相同,由于服务时间较短所以忽略不计。
(4)骑手从药店出发,中途不可返回药店取货,完成所有的配送任务后需要返回药店。
(5)在骑手对各配送点进行配送的过程中,不考虑交通堵塞、车辆故障、天气恶劣等突
发状况的影响。

2.2目标函数

在这里插入图片描述

2.3 约束条件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

三 算法介绍

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,用于解决优化问题。它模拟了生物进化的过程,通过对优良个体的选择、交叉和变异,逐步优化解的质量,最终找到最优解。

遗传算法的基本步骤包括:

  1. 初始化种群:随机生成一组初始解作为种群,通常采用随机数生成的方式。

  2. 适应度评价:根据问题的具体要求,采用适应度函数对每个个体进行评估,得到其适应度值。

  3. 选择操作:根据个体的适应度值,按照一定的选择概率选择优良个体作为父代,通常采用轮盘赌选择方法。

  4. 交叉操作:从选出的父代个体中选取一对个体,通过某种交叉方式生成新的个体。

  5. 变异操作:对新生成的个体进行一定的变异操作,改变其基因的值,增加种群的多样性。

  6. 更新种群:将新生成的个体加入到种群中,得到更新后的种群。

  7. 终止条件判断:判断是否满足终止条件,如达到最大迭代次数或找到满足要求的解。

  8. 返回最优解:返回种群中适应度最好的个体作为最优解。

遗传算法通过迭代优化的方式,不断改进解的质量,寻找到全局最优解或较好的局部最优解。它在解决复杂问题、搜索空间大的问题等方面具有很好的性能。

四 算例分析

算例1 本文使用30个节点的算例,1个配送节点 29个需求节点(分为三个优先级)
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

车辆编号.1: 0 -> 7 -> 1 -> 12 -> 15 -> 24 -> 22 -> 11 -> 27 -> 26 -> 29 ->
25 -> 0 到达时间节点: 0 - 4.7 - 9.9 - 11.4 - 12.4 - 14.9 - 15.6 - 17.4 -
19.6 - 24 - 26.7 - 28.4 - 33.7 min 行驶距离: 8413.36 m, 总时间: 33.7 min; 行驶成本 (C1): 21.03, 惩罚成本 (C2): 50.88
------------------------------------------------------------- 车辆编号.2: 0 -> 8 -> 19 -> 0 到达时间节点: 0 - 7.9 - 10.2 - 19.7 min 行驶距离: 4931.47
m, 总时间: 19.7 min; 行驶成本 (C1): 12.33, 惩罚成本 (C2): 29.59
------------------------------------------------------------- 车辆编号.3: 0 -> 18 -> 13 -> 4 -> 5 -> 16 -> 28 -> 0 到达时间节点: 0 - 2.5 - 6 - 7.5 -
10.1 - 13.6 - 15.1 - 16.6 min 行驶距离: 4138.40 m, 总时间: 16.6 min; 行驶成本 (C1): 10.35, 惩罚成本 (C2): 29.81
------------------------------------------------------------- 车辆编号.4: 0 -> 10 -> 6 -> 9 -> 20 -> 0 到达时间节点: 0 - 5.9 - 10 - 12.4 - 15.5 -
20.1 min 行驶距离: 5020.18 m, 总时间: 20.1 min; 行驶成本 (C1): 12.55, 惩罚成本 (C2): 33.81
------------------------------------------------------------- 车辆编号.5: 0 -> 23 -> 17 -> 14 -> 21 -> 30 -> 0 到达时间节点: 0 - 6.2 - 7.2 - 8.2 -
11.8 - 20.5 - 22.8 min 行驶距离: 5695.44 m, 总时间: 22.8 min; 行驶成本 (C1): 14.24, 惩罚成本 (C2): 37.93
------------------------------------------------------------- 车辆编号.6: 0 -> 2 -> 3 -> 0 到达时间节点: 0 - 1.5 - 5.7 - 9.5 min 行驶距离: 2363.65 m,
总时间: 9.5 min; 行驶成本 (C1): 5.91, 惩罚成本 (C2): 14.18

算例2 本文使用10个节点的算例,1个配送节点 9个需求节点(分为三个优先级)

在这里插入图片描述
**

车辆编号.1: 0 -> 2 -> 3 -> 1 -> 5 -> 4 -> 7 -> 8 -> 9 -> 6 -> 0 到达时间节点:
0 - 1.5 - 5.7 - 13.8 - 15.3 - 16.9 - 18.5 - 22.1 - 27.2 - 29.5 - 32.4
min 行驶距离: 8090.30 m, 总时间: 32.4 min; 行驶成本 (C1): 20.23, 惩罚成本 (C2):
54.26

**

六 项目分享

部分源码

clc
clear
close all
tic % 保存当前时间

dataloader
%% 初始化问题参数
CustomerNum = size(Position, 1) - 1; % 需求点个数

%% 需求点绘图
figure
hold on
xx = Position(:, 1);
yy = Position(:, 2);
idx1 = find(order_priority == 1);
idx2 = find(order_priority == 2);
idx3 = find(order_priority == 3);
scatter(xx(idx1), yy(idx1), 25, 'filled', 'go', 'DisplayName', '第一优先级')
scatter(xx(idx2), yy(idx2), 25, 'filled', 'bo', 'DisplayName', '第二优先级')
scatter(xx(idx3), yy(idx3), 25, 'filled', 'yo', 'DisplayName', '第三优先级')
scatter(xx(1), yy(1), 200, 'filled', 'rp', 'DisplayName', '药店')
legend
title('需求点散点图')

%% 初始化算法参数
NIND = 1000; % 粒子数量
MAXGEN = 100; % 最大迭代次数
mutation_prob = 0.05; % 变异概率
crossover_prob = 0.8; % 交叉概率
tournament_size = 5; % 锦标赛规模

%% 为预分配内存而初始化的0矩阵
Population = zeros(NIND, CustomerNum * 2 + 1); % 预分配内存,用于存储种群数据
PopDistance = zeros(NIND, 1); % 预分配矩阵内存
GbestDisByGen = zeros(MAXGEN, 1); % 预分配矩阵内存

penalty_costs = zeros(NIND, 1);
travel_costs = zeros(NIND, 1);
vehicle_costs = zeros(NIND, 1);
total_distances = zeros(NIND, 1);
penalty_orders = cell(NIND, 1);

for i = 1:NIND
    %% 初始化各粒子
    Population(i, :) = InitPop(CustomerNum, Distance, setting); % 使用GRASP算法生成TSP路径

    %% 计算路径长度
    PopDistance(i) = CalcDis(Population(i,:),Distance,TimeWindow,order_priority,setting); % 计算路径长度
end
%% 存储Pbest数据
Pbest = Population; % 初始化Pbest为当前粒子集合
PbestDistance = PopDistance; % 初始化Pbest的目标函数值为当前粒子集合的目标函数值

%% 存储Gbest数据
[mindis, index] = min(PbestDistance); % 获得Pbest中
Gbest = Pbest(index, :); % 初始Gbest粒子
GbestDistance = mindis; % 初始Gbest粒子的目标函数值

%% 开始迭代
gen = 1;

while gen <= MAXGEN
    %% 选择算子(锦标赛选择)
    new_population = zeros(size(Population));
    for i = 1:NIND
        new_population(i, :) = Selection(Population, PopDistance, tournament_size); % 锦标赛选择
    end
    Population = new_population;

    %% 每个粒子更新
    for i = 1:NIND
        %% 粒子与Pbest交叉
        if rand < crossover_prob
            Population(i, 2:end-1) = Crossover(Population(i, 2:end-1), Pbest(i, 2:end-1)); % 交叉
        end

        % 新路径长度变短则记录至Pbest
         PopDistance(i) = CalcDis(Population(i,:),Distance,TimeWindow,order_priority,setting); % 计算路径长度
        if PopDistance(i) < PbestDistance(i) % 若新路径长度变短
            Pbest(i, :) = Population(i, :); % 更新Pbest
            PbestDistance(i) = PopDistance(i); % 更新Pbest距离
        end

        %% 根据Pbest更新Gbest
        [mindis, index] = min(PbestDistance); % 找出Pbest中最短距离
        if mindis < GbestDistance % 若Pbest中最短距离小于Gbest距离
            Gbest = Pbest(index, :); % 更新Gbest
            GbestDistance = mindis; % 更新Gbest距离
        end

        %% 粒子与Gbest交叉
        if rand < crossover_prob
            Population(i, 2:end-1) = Crossover(Population(i, 2:end-1), Gbest(2:end-1));
        end

        % 新路径长度变短则记录至Pbest
        PopDistance(i) = CalcDis(Population(i,:),Distance,TimeWindow,order_priority,setting); % 计算路径长度
        if PopDistance(i) < PbestDistance(i) % 若新路径长度变短
            Pbest(i, :) = Population(i, :); % 更新Pbest
            PbestDistance(i) = PopDistance(i); % 更新Pbest距离
        end

        %% 粒子自身变异
        if rand < mutation_prob
            Population(i, :) = Mutate(Population(i, :), Distance); % 传递Distance矩阵
        end

        % 新路径长度变短则记录至Pbest
        PopDistance(i) = CalcDis(Population(i,:),Distance,TimeWindow,order_priority,setting); % 计算路径长度
        if PopDistance(i) < PbestDistance(i) % 若新路径长度变短
            Pbest(i, :) = Population(i, :); % 更新Pbest
            PbestDistance(i) = PopDistance(i); % 更新Pbest距离
        end

        %% 根据Pbest更新Gbest
        [mindis, index] = min(PbestDistance); % 找出Pbest中最短距离
        if mindis < GbestDistance % 若Pbest中最短距离小于Gbest距离
            Gbest = Pbest(index, :); % 更新Gbest
            GbestDistance = mindis; % 更新Gbest距离
        end
    end

    %% 显示此代信息
    fprintf('迭代次数 = %d, 最小成本 = %.2f   \n', gen, GbestDistance)

    %% 存储此代最短距离
    GbestDisByGen(gen) = GbestDistance;

    %% 更新迭代次数
    gen = gen + 1;
end

% 删去路径中多余1
for i = 1:length(Gbest) - 1
    if Gbest(i) == Gbest(i + 1)
        Gbest(i) = 0; % 相邻位都为1时前一个置零
    end
end
Gbest(Gbest == 0) = []; % 删去多余零元素

Gbest = Gbest - 1; % 编码各减1,与文中的编码一致

%% 计算结果数据输出到命令行
disp('-------------------------------------------------------------')
toc % 显示运行时间
TextOutput(Gbest, Distance, TimeWindow, setting); % 显示最优路径
disp('-------------------------------------------------------------')

%% 迭代图
figure
plot(GbestDisByGen, 'LineWidth', 2) % 展示目标函数值历史变化
xlim([1 gen - 1]) % 设置 x 坐标轴范围
set(gca, 'LineWidth', 1)
xlabel('迭代次数')
ylabel('最小成本')
title('遗传粒子群迭代曲线图')

%% 绘制实际路线
DrawPath(Gbest, Position, idx1, idx2, idx3)

本项目是典型的考虑车辆容量,车辆行驶距离,客户时间窗的车辆路径规划问题。使用了性能相对较好的遗传粒子群算法(GAPSO),代码使用模块化编程,主函数框架相对固定,能够兼容不同类型的优化模型。
需要完整项目源码或者需要定制项目的朋友欢迎咨询。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1896636.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

收银系统源码-营销活动-幸运抽奖

1. 功能描述 营运抽奖&#xff1a;智慧新零售收银系统&#xff0c;线上商城营销插件&#xff0c;商户/门店在小程序商城上设置抽奖活动&#xff0c;中奖人员可内定&#xff1b; 2.适用场景 新店开业、门店周年庆、节假日等特定时间促销&#xff1b;会员拉新&#xff0c;需会…

【漏洞复现】万户协同办公平台——反序列化

声明&#xff1a;本文档或演示材料仅供教育和教学目的使用&#xff0c;任何个人或组织使用本文档中的信息进行非法活动&#xff0c;均与本文档的作者或发布者无关。 文章目录 漏洞描述漏洞复现测试工具 漏洞描述 万户协同办公平台ezEIP是一个综合信息基础应用平台&#xff0c;…

14-11 2024 年的 13 个 AI 趋势

2024 年的 13 个 AI 趋势 人工智能对环境的影响和平人工智能人工智能支持的问题解决和决策针对人工智能公司的诉讼2024 年美国总统大选与人工智能威胁人工智能、网络犯罪和社会工程威胁人工智能治疗孤独与对人工智能的情感依赖人工智能影响者中国争夺人工智能霸主地位人工智能…

上海时尚新品发布会,可以邀请哪些媒体

传媒如春雨&#xff0c;润物细无声&#xff0c;大家好&#xff0c;我是51媒体网胡老师。 在上海举办时尚新品发布会时&#xff0c;可以邀请的媒体类型多样&#xff0c;以下是一些建议的媒体类型及其特点&#xff1a; 一、平面媒体 报纸&#xff1a; 《文汇报》&#xff1a;上…

【带你全面了解 RAG,深入探讨其核心范式、关键技术及未来趋势】

文末有福利&#xff01; 大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;已经成为我们生活和工作的一部分&#xff0c;它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。 然而&#xff0c;尽管它们的能力令人印象深刻&#xff0c;但它们并非无懈可击。这些模型可能会产生…

python-图像旋转(赛氪OJ)

[题目描述] 输入一个 n 行 m 列的黑白图像&#xff0c;将它顺时针旋转 9090 度后输出。输入&#xff1a; 第一行包含两个整数 n 和 m&#xff0c;表示图像包含像素点的行数和列数。1≤n≤100&#xff0c;1≤m≤100。 接下来 n 行&#xff0c;每行 m 个整数&#xff0c;表示图像…

【FreeRTOS】同步与互斥通信-有缺陷的互斥案例

目录 同步与互斥通信同步与互斥的概念同步与互斥并不简单缺陷分析汇编指令优化过程 - 关闭中断时间轴分析 思考时刻 参考《FreeRTOS入门与工程实践(基于DshanMCU-103).pdf》 同步与互斥通信 同步与互斥的概念 一句话理解同步与互斥&#xff1a;我等你用完厕所&#xff0c;我再…

【Python学习笔记】菜鸟教程Scrapy案例 + B站amazon案例视频

背景前摇&#xff08;省流可以跳过这部分&#xff09; 实习的时候厚脸皮请教了一位办公室负责做爬虫这块的老师&#xff0c;给我推荐了Scrapy框架。 我之前学过一些爬虫基础&#xff0c;但是用的是比较常见的BeautifulSoup和Request&#xff0c;于是得到Scrapy这个关键词后&am…

【2023ICPC网络赛I 】E. Magical Pair

当时在做洛谷U389682 最大公约数合并的时候我就想到把每个质因子分解出来然后跑高维前缀和&#xff0c;但是那一道题不是用这个方法&#xff0c;所有我也一直在思考这种做法是不是真的有用。因为昨天通过2024上海大学生程序设计竞赛I-六元组计数这道题我了解到了不少关于原根的…

印章谁在管、谁用了、用在哪?契约锁让您打开手机一看便知

“印章都交给谁在管”、“哪些人能用”、“都有哪些业务在用”…这些既是管理者最关心的印章问题也是影响印章安全的关键要素。但是公司旗下分子公司那么多&#xff0c;各类公章、法人章、财务章、合同章一大堆&#xff0c;想“问”明白很难。 契约锁电子签及印控平台推出“印章…

【FreeRTOS】同步互斥与通信 有缺陷的同步示例

目录 1 同步互斥与通信1.1 同步互斥与通信概述1.2 同步与互斥的概念1.3 同步的例子&#xff1a;有缺陷1.4 freertos.c源码3. 互斥的例子&#xff1a;有缺陷4. 通信的例子&#xff1a;有缺陷5. FreeRTOS的解决方案 1 同步互斥与通信 1.1 同步互斥与通信概述 参考《FreeRTOS入门…

滚动表格(vue版本)【已验证可正常运行】

演示图 注&#xff1a;以下代码来自于GPT4o&#xff1a;国内官方直连GPT4o 代码 <template><div><div class"alarmList-child" ref"alarmList" mouseenter.stop"autoRoll(1)" mouseleave.stop"autoRoll()"><div…

Debezium报错处理系列之第111篇:Can‘t compare binlog filenames with different base names

Debezium报错处理系列之第111篇:Cant compare binlog filenames with different base names 一、完整报错二、错误原因三、解决方法Debezium从入门到精通系列之:研究Debezium技术遇到的各种错误解决方法汇总: Debezium从入门到精通系列之:百篇系列文章汇总之研究Debezium技…

【笔记】redis和session的关系

把这句注释掉之后变成了空指针 新用户/老用户的id都登不进页面

k8s-第四节-Service

Service Service 通过 label 关联对应的 PodServcie 生命周期不跟 Pod 绑定&#xff0c;不会因为 Pod 重创改变 IP提供了负载均衡功能&#xff0c;自动转发流量到不同 Pod可对集群外部提供访问端口集群内部可通过服务名字访问 创建 Service kubectl apply -f service.yamlkub…

Maven 分模块设计与开发 继承

介绍 在 Maven 中进行分模块设计&#xff08;multi-module project&#xff09;&#xff0c;可以帮助将一个大型项目分解为更小、更易管理的模块。这种设计方式有助于提高项目的可维护性、复用性和团队协作效率。 继承关系 目录结构 引入父Maven 父坐标 在子项目中引入父亲…

时钟系统框图(时钟树)解析

时钟系统框图&#xff08;时钟树&#xff09;解析 文章目录 时钟系统框图&#xff08;时钟树&#xff09;解析1、时钟树2、 4个时钟源&#xff1a;$HSI、HSE、LSI、LSE$3、PLL锁相环倍频输出4、系统时钟的来源5、Enable CSS&#xff08;时钟监视系统&#xff09;6、几个重要的时…

pytorch-时间序列

目录 1. 时间序列2. word embedding2.1 one hot2.2 word2vec2.3 GloVe 1. 时间序列 具有时间相关性的序列叫做时间序列&#xff0c;比如&#xff1a;语音、文本句子 2. word embedding 2.1 one hot 针对句子来说&#xff0c;可以用[seq_len, vector_len] 有多少个单词vecto…

Finding and exploting an unused API endpoint

Using 0$ account buy a piece of lether priced at $133 1、尝试访问api接口 大概率可能访问不到,但是可以尝试访问下 /api/swagger/v1 /openapi.json 2、页面功能点寻找 api send to Repeter 3、Find Supported HTTP请求 POST方法测试 通过测试得知支持GET方法和PATC…

无服务器【Serverless】架构的深度剖析:组件介绍、优缺点与适用场景

&#x1f407;明明跟你说过&#xff1a;个人主页 &#x1f3c5;个人专栏&#xff1a;《未来已来&#xff1a;云原生之旅》&#x1f3c5; &#x1f516;行路有良友&#xff0c;便是天堂&#x1f516; 目录 一、引言 1、云计算的发展趋势 2、无服务器计算简介 二、无服务…