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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