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（3）先分组再排路线法
（4）先排路线再分组法
（5）节省或插入法
（6）改善或交换法
（7）数学规划近似法
（8）启发式算法
clear
clc
close all
dmax=40; %单车的最大行驶距离
qmax=30; %单车的最大货物携带量
c0=10; %单车的出发成本
c1=1; %单车的行驶成本
X=[18.70,15.29
16.47,8.45
20.07,10.14
19.39,13.37
25.27,14.24
22.00,10.04
25.47,17.02
15.79,15.10
16.60,12.38
14.05,18.12
17.53,17.38
23.52,13.45
19.41,18.13
22.11,12.51
11.25,11.04
14.17,9.76
24.00,19.89
12.21,14.50];
Q=[0 3.0 2.5 5.5 3.0 1.5 4.0 2.5 3.0 2.0 2.5 3.5 3.0 5.0 4.5 2.0 3.5 4.0];
NIND=100; %种群大小
MAXGEN=200;
Pc=0.9; %交叉概率
Pm=0.05; %变异概率
GGAP=0.9; %代沟
D=Distance(X); %生成距离矩阵
N=size(D,1); %客户点数
K=10; %初始的车辆数
%生成初始种群
Chrom=InitPop(NIND,N,K);
%优化
gen=1;
figure(1);
hold on;
box on;
xlim([0,MAXGEN])
title(‘优化过程’)
xlabel(‘代数’)
ylabel(‘最优值’)
ObjV = PathCost(Chrom,Q,D,dmax,qmax,c1,c0,K); %计算总花费
[preObjV,BestIndex] = min(ObjV); %找出最小的花费
BestChrom = Chrom(BestIndex,:);
while gen<MAXGEN
%计算适应度
ObjV=PathCost(Chrom,Q,D,dmax,qmax,c1,c0,K);
line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pause(0.001)
[preObjV,BestIndex]=min(ObjV);
BestObjV(gen)=preObjV;
AveObjV(gen)=sum(ObjV)/NIND;
BestChrom(gen,:) = Chrom(BestIndex,:);
end
%画出最优解的路线图
ObjV=PathCost(Chrom,Q,D,dmax,qmax,c1,c0,K);
[minObjV,minInd]=min(ObjV);
DrawPath(Chrom(minInd(1)😅,X);
%输出最优解
disp(‘最优服务顺序:’)
p=OutputPath(Chrom(minInd(1)😅);
disp([‘总花费：’,num2str(minObjV)]);
s=0;
R=Chrom(minInd(1)😅;
for i=1:size(R,2)-1
s=s+D(R(i),R(i+1));
end
disp([‘总里程：’,num2str(s)]);
function NewChrIx=Sus(FitnV,Nsel)
%%随机遍历抽样
%输入
%FitnV 适应度值，列向量
%Nsel 被选择个体的数目
%输出
%NewChrIx 被选择个体的索引号
[Nind,ans]=size(FitnV);
cumfit = cumsum(FitnV);
trials = cumfit(Nind)/Nsel*(rand+(0:Nsel-1)‘);
Mf=cumfit(:,ones(1,Nsel));
Mt=trials(:,ones(1,Nind))’;
[NewChrIx,ans]=find(Mt<Mf&[zeros(1,Nsel);Mf(1:Nind-1,:)]<=Mt);
[ans,shut]=sort(rand(Nsel,1));
NewChrIx=NewChrIx(shut);
function varargout = dsxy2figxy(varargin)
if length(varargin{1}) == 1 && ishandle(varargin{1}) …
&& strcmp(get(varargin{1},‘type’),‘axes’)
hAx = varargin{1};
varargin = varargin(2:end);
else
hAx = gca;
end;
if length(varargin) == 1
pos = varargin{1};
else
[x,y] = deal(varargin{:});
end
axun = get(hAx,‘Units’);
set(hAx,‘Units’,‘normalized’);
axpos = get(hAx,‘Position’);
axlim = axis(hAx);
axwidth = diff(axlim(1:2));
axheight = diff(axlim(3:4));
if exist(‘x’,‘var’)
varargout{1} = (x - axlim(1)) * axpos(3) / axwidth + axpos(1);
varargout{2} = (y - axlim(3)) * axpos(4) / axheight + axpos(2);
else
pos(1) = (pos(1) - axlim(1)) / axwidth * axpos(3) + axpos(1);
pos(2) = (pos(2) - axlim(3)) / axheight * axpos(4) + axpos(2);
pos(3) = pos(3) * axpos(3) / axwidth;
pos(4) = pos(4) * axpos(4 )/ axheight;
varargout{1} = pos;
end
set(hAx,‘Units’,axun)
function DrawPath(Chrom,X)
%%画路线图函数
%输入
%Chrom 待画路线
%X 各服务点的坐标位置
R=Chrom;
figure;
hold on
plot(X(:,1),X(:,2),‘o’,‘color’,[0.5,0.5,0.5])
plot(X(Chrom(1,1),1),X(Chrom(1,1),2),‘rv’,‘MarkerSize’,20)
for i=1:size(X,1)
text(X(i,1)+0.05,X(i,2)+0.05,num2str(i),‘color’,[1,0,0]);
end
A=X(R,:);
row=size(A,1);
for i=2:row
[arrowx,arrowy]=dsxy2figxy(gca,A(i-1:i,1),A(i-1:i,2));
annotation(‘textarrow’,arrowx,arrowy,‘HeadWidth’,8,‘color’,[0,0,1]);
end
hold off
xlabel(‘横坐标’)
ylabel(‘纵坐标’)
title(‘轨迹图’)
box on
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]马硕.基于非支配排序遗传算法的多目标车辆路径规划研究[J].大连海事大学
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长