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資源簡介

遺傳算法（GA）求tsp問題。 針對物流配送路徑優化問題，本文引入0-1規劃思想，建立帶約束條件的物流配送問題的數學模型。求解時，引入遺傳算法的編碼方式，并針對分區數與客戶數量相差較小的情況，靈活運用分區配送算法確定包含最優解的分區序列組，結合枚舉法使得算法有簡單、快速的優點。應用Matlab可執行得到最短路徑。兼顧時間因素導致的復雜影響，我們引入懲罰函數，并通過設定懲罰系數，進一步由最短路徑求得最優路徑。

資源截圖

代碼片段和文件信息 


%A等待損失懲罰系數?
%B延遲損失懲罰系數
function?F=Amerce（XiSjABabChrom）
NIND=size（Chrom1）;
F=zeros（NIND1）;
t=[];f=[];
for?i=1:NIND
????p=[0?Chrom（i1:3）;0?Chrom（i4:6）;0?Chrom（i7:8）?1];
????for?j=1:3
????????for?k=1:3
????????????obj=p（jk）;
????????????t（jk）=Xi（obj+1）+Sj（obj+1p（jk+1）+1）;
????????end
????end
????t=cumsum（t2）;
????for?j=1:3
????????for?k=1:3
????????????if?t（jk）????????????????f（jk）=A*（a（p（jk+1））-t（jk））;
????????????else?if?t（jk）>b（p（jk+1））
????????????????????f（jk）=B*（t（jk）-b（p（jk+1）））;
????????????????else?f（jk）=0;
????????????????end
????????????end
????????end
????end
????f（33）=0;
????F（i1）=sum（sum（f））;
end

????
????
???????????
????????????????
?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????86999??2020-11-16?12:52??═╝1.png
?????文件???????47902??2020-11-16?12:52??═╝2.png
?????文件???????54528??2020-11-16?12:52??═╝3.png
?????文件?????????752??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Amerce.m
?????文件?????????125??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Fitness.m
?????文件????????3137??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\GA_TSP.m
?????文件?????????238??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\InitPop.m
?????文件?????????263??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Mutate.m
?????文件?????????179??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\OutputPath.m
?????文件?????????527??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\PathLength.m
?????文件????????1403??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Recombin.m
?????文件?????????296??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Reins.m
?????文件?????????530??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Reverse.m
?????文件?????????233??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Select.m
?????文件?????????455??2020-11-16?12:52??A╠Γ?═?╒■\Sus.m

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