用粒子群算法求解多目标优化问题的Pareto解.docx

1、用粒子群算法求解多目标优化问题的Pareto解粒子群算法程序ticD=10;%粒子群中粒子的个数%w=0.729;%w 为惯性因子 wmin=1.2;wmax=1.4;c1=1.49445;%正常数，成为加速因子c2=1 .49445;%正常数，成为加速因子Loop_max=50;%最大迭代次数%初始化粒子群for i=1:DX(i)=rand(1)*(-5-7)+7;V(i)=1;f1(i)=X(y2;f2(i)=(X(i)-2)A2;endLoop=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

2、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)=G1(i)+g(k51(j1)+1);%计算第一辆车的配送量endk61=;k6仁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)+Dista nce(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);% 计算第一辆车的配送路径

3、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=fi nd(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 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=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

4、(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)=L2(i)+Dista nce(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=fi nd(3=Xv(i,:);

5、%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=;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

6、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)+Dista nce(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

7、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;%最优粒子所对应的配送方案的总路径长度也不变endLimi n( i)=100000;%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

8、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G仁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+1L仁L1+Dista nce(k61(k11)+

9、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G仁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=fi nd(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=Xrg(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=0;%初始化第二辆车的配送量k52=;bm=;for j2=1:nb2bm=f

10、ind(b2(j2)=Xrg(:);k52(j2)=intersect(k2,bm);% 计算第二辆车配送城市的顺序号 G2=G2+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=0;%初始化第二辆车的配送路径长度for k22=1:nb2+1L2=L2+Dista nce(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=0;%第二辆车的配送量设为 0L2=0;%第二辆车的配送路径长度设为 0endk3=fi nd(3=Xvg(:);

11、%找出第三辆车配送的城市编号k3=k3;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=Xrg(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=0;%初始化第三辆车的配送量k53=;cm=;for j3=1:nb3cm=find(b3(j3)=Xrg(:);k53(j3)=intersect(k3,cm);% 计算第三辆车配送城市的顺序号G3=G3+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

12、路径L3=0;%初始化第三辆车的配送路径长度for k33=1:nb3+1L3=L3+Dista nce(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=0;%第三辆车的配送量设为 0L3=0;%第三辆车的配送路径长度设为 0endk61k62k63x=City(:,1);y=City(:,2);%对各个城市进行顺序标号 max_text=0,1,2,3,4,5,6,7,;text(x+1,y+1,max_text)%画出最优粒子所代表的配送方案路径for i=1:nb1+2 short1(i)=k61(

13、i)+1;endfor i=1:nb2+2short2(i)=k62(i)+1;endfor i=1:nb3+2short3(i)=k63(i)+1;endline(x(short1),y(short1),Marker,o)line(x(short2),y(short2),Marker,o)line(x(short3),y(short3),Marker,o)toc%计算程序的运行时间Time=num2str(toc)clear allticK=3;%车辆数D=200;%粒子群中粒子的个数Q=1;%每辆车的容量%w=0.729;%w 为惯性因子wmi n=1.2;wmax=1.4;c1=1.49

14、445;%正常数，成为加速因子c2=1.49445;%正常数，成为加速因子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)-City(j,1)A2+(City(i,2)-City(j,2)A2);% 各城市节点之间的距离矩阵 end endg=0,0.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57

15、;% 各发货点的货运量%初始化粒子群for i=1:Dfor j=1:NXv(i,j)=ra ndi(K,1);%初始化粒子群中粒子的位置Vv(i,j)=ra ndi(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置endendLg=100000

16、;%初始化最优粒子对应的配送方案的总路径长度Xvg=o nes(1,N);%粒子群中最优的粒子Xrg=o nes(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)=G1(i)+g(k5

17、1(j1)+1);%计算第一辆车的配送量 end 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for k11=1:nb1+1L1(i)=L1(i)+Dista nce(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=fi nd(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

18、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: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+

19、1 L2(i)=L2(i)+Dista nce(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=fi nd(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;%

20、初始化第三辆车的配送量k53=;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)+Dista nce(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

21、辆车的配送量设为 0L3(i)=0;%第三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);%各粒子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;%最优粒子所对应的配送方案的总路径长度也不变endLimi n( i)=100000;%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=