粒子群算法程序各段路的速度不同Word格式文档下载.docx
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18,40];
n=size(City,1);
%城市个数,包含中心仓库
N=n-1;
%发货点任务数
fori=1:
n
forj=1:
Distance(i,j)=sqrt((City(i,1)-City(j,1))^2+(City(i,2)-City(j,2))^2);
%各城市节点之间的距离矩阵
end
v=[20,20,20,21,21,19,20,20;
20,20,19,20,19,21,20,21;
20,19,20,20,20,20,21,20;
21,20,20,19,20,21,21,21;
21,19,20,20,20,21,21,20;
19,21,20,21,21,20,20,21;
20,20,21,21,21,20,19,20;
20,21,20,21,20,21,20,20];
8
ifi==j
v(i,j)=0;
g=[0,890,140,280,330,210,410,570];
%各发货点的货运量
%初始化粒子群
D
N
Xv(i,j)=randi(K,1);
%初始化粒子群中粒子的位置
Vv(i,j)=randi(2*K-1,1)-K;
%初始化粒子群中粒子的位置变化率
Vr(i,j)=randi(2*N-1,1)-N;
%初始化粒子群中离子的位置变化率
Xvl(i,j)=Xv(i,j);
%初始化粒子群中每个粒子的最优位置
a=randperm(N);
Xr(i,j)=a(j);
Xrl(i,j)=Xr(i,j);
Lg=100000;
%初始化最优粒子对应的配送方案的总路径长度
Xvg=ones(1,N);
%粒子群中最优的粒子
Xrg=ones(1,N);
Loop=1;
%迭代计数器
whileLoop<
=Loop_max%循环终止条件
%对粒子群中的每个粒子进行评价
k1=find(1==Xv(i,:
));
%找出第一辆车配送的城市编号
nb1=size(k1,2);
%计算第一辆车配送城市的个数
ifnb1>
0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0,如果大于0则
a1=[Xr(i,k1(:
))];
%找出第一辆车配送城市顺序号
b1=sort(a1);
%对找出第一辆车的顺序号进行排序
G1(i)=0;
%初始化第一辆车的配送量
k51=[];
am=[];
forj1=1:
nb1
am=find(b1(j1)==Xr(i,:
k51(j1)=intersect(k1,am);
%计算第一辆车配送城市的顺序号
G1(i)=G1(i)+g(k51(j1)+1);
%计算第一辆车的配送量
k61=[];
k61=[0,k51,0];
%定义第一辆车的配送路径
L1(i)=0;
%初始化第一辆车的配送路径长度
fork11=1:
nb1+1
L1(i)=L1(i)+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);
%计算第一辆车的配送路径长度
else%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则
%第一辆车的配送量设为0
%第一辆车的配送路径长度设为0
k2=find(2==Xv(i,:
%找出第二辆车配送的城市编号
nb2=size(k2,2);
%计算第二辆车配送城市的个数
ifnb2>
0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0,如果大于0则
a2=[Xr(i,k2(:
%找出第二辆车配送城市的顺序号
b2=sort(a2);
%对找出的第二辆车的顺序号进行排序
G2(i)=0;
%初始化第二辆车的配送量
k52=[];
bm=[];
forj2=1:
nb2
bm=find(b2(j2)==Xr(i,:
k52(j2)=intersect(k2,bm);
%计算第二辆车配送城市的顺序号
G2(i)=G2(i)+g(k52(j2)+1);
%计算第二辆车的配送量
k62=[];
k62=[0,k52,0];
%定义第二辆车的配送路径
L2(i)=0;
%初始化第二辆车的配送路径长度
fork22=1:
nb2+1
L2(i)=L2(i)+Distance(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1);
%计算第二辆车的路径长度
else%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则
%第二辆车的配送量设为0
%第二辆车的配送路径长度设为0
k3=find(3==Xv(i,:
%找出第三辆车配送的城市编号
nb3=size(k3,2);
%计算第三辆车配送城市的个数
ifnb3>
0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0,如果大于0则
a3=[Xr(i,k3(:
%找出第三辆车配送城市的顺序号
b3=sort(a3);
%对找出的第三辆车的顺序号进行排序
G3(i)=0;
%初始化第三辆车的配送量
k53=[];
cm=[];
forj3=1:
nb3
cm=find(b3(j3)==Xr(i,:
k53(j3)=intersect(k3,cm);
%计算第三辆车配送城市的顺序号
G3(i)=G3(i)+g(k53(j3)+1);
%计算第三辆车的配送量
k63=[];
k63=[0,k53,0];
%定义第三辆车的配送路径
L3(i)=0;
%初始化第三辆车的配送路径长度
fork33=1:
nb3+1
L3(i)=L3(i)+Distance(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1);
%计算第三辆车的路径长度
else%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则
%第三辆车的配送量设为0
%第三辆车的配送路径长度设为0
L(i)=0;
%初始化每个粒子对应的配送方案总路径长度
L(i)=L1(i)+L2(i)+L3(i);
%计算每个粒子对应的配送方案总路径长度
ifL(i)<
Lg&
&
G1(i)<
Q&
G2(i)<
G3(i)<
Q%如果第i个粒子的总路径长度优于历史最优粒子并且满足车辆容量要求
Xvg(:
)=Xv(i,:
);
%将粒子i设为历史最优粒子
Xrg(:
)=Xr(i,:
Lg=L(i);
%将粒子i的总路径长度设为最优粒子对应的配送方案的总路径长度
else
)=Xvg(:
%最优粒子保持不变
)=Xrg(:
Lg=Lg;
%最优粒子所对应的配送方案的总路径长度也不变
Limin(i)=;
%初始化每个粒子代表的配送方案的历史最优总路径长度
Limin(i)%如果本次循环得到的总路径长度优于粒子i历史最优总路径长度
Limin(i)=L(i);
%更新本次循环得到的总路径长度为粒子i的历史最优路径长度
Xvl(i,:
%更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置
Xrl(i,:
%更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置
else%否则,保持粒子i的历史最优位置及历史最优路径长度不变
Limin(i)=LL(i);
)=Xv1(i,:
)=Xr1(i,:
%记录本次循环得到的所有粒子的位置
Xv1(i,j)=Xvl(i,j);
Xr1(i,j)=Xrl(i,j);
%记录本次循环得到的所有离子的位置
LL(i)=0;
%初始化每个粒子的历史最优路径总长度
LL(i)=Limin(i);
%对每个粒子的历史最优路径总长度进行赋值
%对粒子群中每个粒子进行迭代
Vv(i,j)=w*Vv(i,j)+c1*rand
(1)*(Xvl(i,j)-Xv(i,j))+c2*rand
(1)*(Xvg(1,j)-Xv(i,j));
%计算位置变化率
Vr(i,j)=w*Vr(i,j)+c1*rand
(1)*(Xrl(i,j)-Xr(i,j))+c2*rand
(1)*(Xrg(1,j)-Xr(i,j));
%Vv(i,j)和Vr(i,j)进行上下限的限制
ifVv(i,j)>
K-1
Vv(i,j)=K-1;
elseifVv(i,j)<
1-K
Vv(i,j)=1-K;
Vv(i,j)=Vv(i,j);
Xv(i,j)=ceil(Xv(i,j)+Vv(i,j));
%更新位置坐标
%对Xv(i,j)进行上下限的限制
ifXv(i,j)>
K
Xv(i,j)=K;
elseifXv(i,j)<
1
Xv(i,j)=1;
Xv(i,j)=Xv(i,j);
Xr(i,j)=Xr(i,j)+Vr(i,j);
zx(Loop)=Lg;
Loop=Loop+1;
Xvg%输出粒子群中的最优粒子
Xrg%输出粒子群中的最优粒子
Lg%输出最优粒子所代表方案的总路径长度
Loop%输出迭代的次数
%计算最优粒子所代表的配送方案
k1=find(1==Xvg(:
k1=k1'
;
a1=[Xrg(k1(:
G1=0;
am=find(b1(j1)==Xrg(:
G1=G1+g(k51(j1)+1);
L1=0;
L1=L1+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);
k2=find(2==Xvg(:
k2=k2'
a2
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