MATLAB实现遗传算法优化选址-路径LRP问题(Location-Routing Problem)
一、模型
选址车辆路径问题(Location-Routing Problem, LRP)是一个组合优化问题,旨在同时优化设施位置的选择和车辆的配送路径。在这个问题中,我们考虑一个由多个候选设施位置、多个客户需求点以及多种车辆类型组成的系统。目标是确定设施的位置,并规划出从设施到各客户需求点的最优配送路径,以最小化总成本。
模型假设:
- 候选设施点和客户需求点的位置是已知的。
- 每种车辆类型的容量、成本和行驶速度等特性是已知的。
- 交通流量和道路条件可以量化为成本和时间的影响。
- 客户需求点的需求量是已知的,且每个客户需求点只能由一个设施点服务。
- 车辆从设施点出发,完成配送任务后返回原设施点。
目标函数:
最小化总成本,包括固定成本(设施建设、车辆购买等)和变动成本(运输成本、时间成本等)。
目标函数可以表示为:
其中:
- I是候选设施点的集合。
- J是客户需求点的集合。
- K是车辆类型的集合。
- 是在候选设施点 (i) 建立设施的固定成本。
- 是使用类型 (k) 的车辆从设施点 (i) 到客户需求点 (j) 的运输成本。
- 是二进制决策变量,表示是否在候选设施点 (i) 建立设施。
- 是二进制决策变量,表示是否使用类型 (k) 的车辆从设施点 (i) 到客户需求点 (j) 进行配送。
约束条件:
(1)每个客户需求点只能由一个设施点服务:
(2)车辆容量约束:
其中:
- 是客户需求点 (j) 的需求量。
- 是类型 (k) 车辆的容量。
(3)设施点必须被选中才能从其出发进行配送:
本数学模型通过优化设施位置和车辆路径来最小化总成本。
二、遗传算法
遗传算法的流程可以归纳为以下几个步骤:
- 决策变量编码方案:
采用两层编码方案:
(1)第一层编码为选址变,长度为I, 表示选择哪些候选点建设配送中心;
(2)第二层编码为配送路径编码,长度为J,表示选择需求点的配送优先度。 - 初始化种群:
- 种群是由一组个体组成的,每个个体代表一个可能的解。
- 初始化种群是指随机生成一定数量的个体作为初始解集合。这些个体的基因组合形成了种群的初始基因型。
- 适应度评估:
- 适应度评估是为了衡量每个个体的适应度,即它们相对于解决问题的能力。
- 根据问题的定义,可以计算每个个体的适应度值。这个值通常用于后续的选择操作。
- 选择操作:
- 选择操作是为了从当前种群中选择出适应度较高的个体,使其有更大的概率被选入下一代种群。
- 常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
- 交叉操作:
- 交叉操作是为了模拟生物个体的基因交换过程,通过将两个个体的基因染色体进行交叉,产生新的个体。
- 交叉操作可以增加种群的多样性,有助于发现更好的解。遗传算法中起核心作用的就是交叉运算。
- 变异操作:
- 变异操作是为了模拟基因的突变现象,通过对个体的基因进行随机变动,引入新的基因信息。
- 变异操作可以增加解的搜索空间,避免算法陷入局部最优解。即将变异算子作用于群体,对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
- 终止条件判断:
- 终止条件是指遗传算法的终止条件,即算法何时停止迭代。
- 可以根据问题的要求设定终止条件,如达到一定的迭代次数、找到满足要求的解等。
- 若满足终止条件,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。
通过上述步骤的迭代,遗传算法可以逐步优化种群,使其逐渐接近问题的最优解。
三、MATLAB程序及结果
部分MATLAB主程序如下:
程序结果如下:
最优目标函数
bestValue1 =
500.095731091227
最优染色体
bestChrom1 =
1 至 28 列
1 3 3 3 3 3 2 2 2 2 3 3 3 1 3 1 3 2 18 6 8 17 13 9 2 14 1 10
29 至 36 列
4 3 16 11 7 12 15 5
显示配送中心1的各个路径
第1辆车的路径
route1 =
0 14 1 16 0
运行时间表
outcell01 =
'路径点' '到达时间' '开始服务时间' '结束时间'
[ 0] [ 0] [ 0] [ 0]
[ 14] [3.31058907144937] [3.31058907144937] [3.31058907144937]
[ 1] [5.13541783053884] [5.13541783053884] [5.13541783053884]
[ 16] [6.33541783053884] [6.33541783053884] [6.33541783053884]
[ 0] [9.86953723995329] [9.86953723995329] [9.86953723995329]
---------------------------------------------------------------------------
显示配送中心2的各个路径
第1辆车的路径
route1 =
0 18 8 9 10 7 0
运行时间表
outcell01 =
'路径点' '到达时间' '开始服务时间' '结束时间'
[ 0] [ 0] [ 0] [ 0]
[ 18] [3.94588393138977] [3.94588393138977] [3.94588393138977]
[ 8] [5.67215158155298] [5.67215158155298] [5.67215158155298]
[ 9] [7.17215158155298] [7.17215158155298] [7.17215158155298]
[ 10] [8.11554969475864] [8.11554969475864] [8.11554969475864]
[ 7] [8.71554969475864] [8.71554969475864] [8.71554969475864]
[ 0] [11.8920257296124] [11.8920257296124] [11.8920257296124]
---------------------------------------------------------------------------
显示配送中心3的各个路径
第1辆车的路径
route1 =
0 6 17 13 2 0
运行时间表
outcell01 =
'路径点' '到达时间' '开始服务时间' '结束时间'
[ 0] [ 0] [ 0] [ 0]
[ 6] [1.99248588451713] [1.99248588451713] [1.99248588451713]
[ 17] [5.95859228752752] [5.95859228752752] [5.95859228752752]
[ 13] [7.00262293841857] [7.00262293841857] [7.00262293841857]
[ 2] [7.98750871859818] [7.98750871859818] [7.98750871859818]
[ 0] [10.1088290621578] [10.1088290621578] [10.1088290621578]
第2辆车的路径
route1 =
0 4 3 11 12 15 0
运行时间表
outcell01 =
'路径点' '到达时间' '开始服务时间' '结束时间'
[ 0] [ 0] [ 0] [ 0]
[ 4] [2.37065391822594] [2.37065391822594] [2.37065391822594]
[ 3] [4.07359255481858] [4.07359255481858] [4.07359255481858]
[ 11] [6.90201967956477] [6.90201967956477] [6.90201967956477]
[ 12] [8.57832514098879] [8.57832514098879] [8.57832514098879]
[ 15] [10.3811007787208] [10.3811007787208] [10.3811007787208]
[ 0] [16.0131519148523] [16.0131519148523] [16.0131519148523]
第3辆车的路径
route1 =
0 5 0
运行时间表
outcell01 =
'路径点' '到达时间' '开始服务时间' '结束时间'
[ 0] [ 0] [ 0] [ 0]
[ 5] [1.06301458127347] [1.06301458127347] [1.06301458127347]
[ 0] [2.12602916254693] [2.12602916254693] [2.12602916254693]
---------------------------------------------------------------------------
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