粒子群算法程序各段路的速度不同.docx

1、粒子群算法程序各段路的速度不同粒子群算法程序(各段路的速度不同)1.用粒子群算法求解路径最短时的路径ticK=3;%车辆数D=200;%粒子群中粒子的个数Q=1000;%每辆车的容量w=;%w为惯性因子c1=;%正常数，称为加速因子c2=;%正常数，称为加速因子Loop_max=50;%最大迭代次数%初始化城市坐标City=18,54;22,60;58,69;71,71;83,46;91,38;24,42;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for i=1:nfor j=1:nDistance(i,j)= sqrt(City(i,1)-C

2、ity(j,1)2+(City(i,2)-City(j,2)2);%各城市节点之间的距离矩阵endendv=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;for i=1:8for j=1:8if i=jv(i,j)=0;endendendg=0, 890,140

3、,280,330,210,410,570;%各发货点的货运量%初始化粒子群for i=1:Dfor j=1:NXv(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endendfor i=1:Da=randperm(N);for j=1:NXr(i,j)=a(j);%初始化粒子群中粒子的位置Xrl(i,j)=Xr(i,j);%初始化粒子群中每个粒子的最优位

4、置endendLg=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);%粒子群中最优的粒子Loop=1;%迭代计数器while Loop0%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=;for j1=1:nb1am=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)

5、=G1(i)+g(k51(j1)+1);%计算第一辆车的配送量endk61=;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for k11=1:nb1+1L1(i)=L1(i)+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);%计算第一辆车的配送路径长度endelse%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则G1(i)=0;%第一辆车的配送量设为0L1(i)=0;%第一辆车的配送路径长度设为0endk2=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if nb2

6、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=;for j2=1:nb2bm=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endk62=;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for k22=1:nb2+1L2(i)=

7、L2(i)+Distance(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1);%计算第二辆车的路径长度endelse%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则G2(i)=0;%第二辆车的配送量设为0L2(i)=0;%第二辆车的配送路径长度设为0endk3=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if nb30%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=;

8、cm=;for j3=1:nb3cm=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endk63=;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for k33=1:nb3+1L3(i)=L3(i)+Distance(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1);%计算第三辆车的路径长度endelse%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则G3(i)=0;%第三辆车的配送量设为0L3(i)=0;%第三

9、辆车的配送路径长度设为0endL(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if L(i)Lg&G1(i)Q&G2(i)Q&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,:);%将粒子i设为历史最优粒子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elseXvg(:)=Xvg(:);%最优粒子保持不变Xrg(:)=Xrg(:);%最优粒子保持不变Lg=Lg;%最优粒

10、子所对应的配送方案的总路径长度也不变endLimin(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if L(i)K-1Vv(i,j)=K-1;elseif Vv(i,j)KXv(i,j)=K;elseif Xv(i,j)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=Xrg(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=0;%初始化第一辆车的配送量k51=;am=;for j1=1:nb1am=find(b1(j1)=Xrg(:);k51(j1)=intersect(k1,am);%计算第一辆车配送城市的顺序号G1

11、=G1+g(k51(j1)+1);%计算第一辆车的配送量endk61=;k61=0,k51,0;%定义第一辆车的配送路径L1=0;%初始化第一辆车的配送路径长度for k11=1:nb1+1L1=L1+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);%计算第一辆车的配送路径长度endelse%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则G1=0;%第一辆车的配送量设为0L1=0;%第一辆车的配送路径长度设为0endk2=find(2=Xvg(:);%找出第二辆车配送的城市编号k2=k2;nb2=size(k2,2);%计算第二辆车配送城市的个数if nb20%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a2