【发车优化】基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题附matlab代码
【发车优化】基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题附matlab代码
TT_Matlab
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⛄ 内容介绍
对于列车发车优化问题，改进蚁群算法是一种常用的求解方法。蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过多个虚拟蚂蚁的协作，逐步找到最优解。
下面是基于改进蚁群算法求解列车发车优化问题的一般步骤：
定义问题：明确列车发车优化问题的目标和约束条件。例如，最小化列车间隔时间、最大化运输量等。
-
建立模型：将列车发车优化问题转化为数学模型。可以使用图论的方法表示列车运行线路，包括车站、轨道等元素，并定义适当的数学函数来描述列车运行时间、列车间隔等。
-
创建蚁群算法：设计改进蚁群算法来求解列车发车优化问题。蚁群算法包括初始化蚁群、计算启发式信息、选择下一个节点、更新信息素等步骤。
-
迭代搜索：循环执行蚁群算法的迭代过程，直到达到一定的停止条件。在每一次迭代中，虚拟蚂蚁根据概率选择下一个节点，并更新信息素。
输出结果：根据迭代搜索得到的最优解，得到列车发车的优化方案。可以根据最优解进行列车发车计划的安排。
⛄ 部分代码
F_1=min(F_best);
pos_1=min(find(F_1==F_best));
%%计算Time_realtable
%
1
.先将晚点区间后续的所有车辆拼接在一起
Time_realtable_
0
=[Time_plantable(
2
*Delay_station-
1
:Max_station
,
1
:Delay_train-
1
),T3ant_best(
:
,
:
,Max_NI)];
%
2
.将所有区间拼接在一起
Time_realtable=[Time_plantable(
1
:
2
*(Delay_station-
1
),
:
);Time_realtable_
0
];
Time_realtable_1=[Time_plantable(
1
:
2
*Delay_station-
1
,
:
);Time_realtable_
0
];%绘图用
Time_realtable_2=[Time_plantable(
1
:
2
*Delay_station-
1
,Delay_train);Time_plantable(
2
*Delay_station-
1
:Max_station
,Delay_train)];
Time_realtable_final=[Time_realtable_1,Time_realtable_2];
%计算程序运行时间
toc;
Truntime=toc;
disp([
’程序运行时间：’
,num2str(toc)]);
%绘制列车的目标函数---------------------------------------------------------
figure(
1
);
plot(F_best,
’linewidth’
,
3
)
title(
’算法收敛曲线’
);
xlabel(
’迭代次数’
);
ylabel(
’目标函数’
);
%绘制列车路径（点）布局图---------------------------------------------------
figure(
2
);
Record_road=log(Record_road_
0
);%取对数
Record_road(Record_road==-inf)=
0
;
Record_road=ceil(Record_road);%向上取整
[raw_figure2,col_figure2]=find(Record_road~=
0
);
HeatMap(Record_road(
:
,min(col_figure2)
:max
(col_figure2)))
%绘制列车实际运行图---------------------------------------------------------
%加上晚点列车的原计划时刻
figure(
3
);
[raw_figure3,col_figure3]=size(Time_realtable_final);
%第一站晚点
for
u=
1
:col_figure3
y=[
70
70
70
60
60
53
53
44
44
36
36
24
24
12
12
0
0
];
a=Time_realtable_final(
:
,u);
a(isnan(Time_realtable_final(
:
,u)))=[];
y(isnan(Time_realtable_final(
:
,u)))=[];
hold on;
plot(a,y,
’k’
,
’linewidth’
,
3
);
title(
’列车实际运行图’
);
end
set(gca,
’yticklabel’
,[]);
set(gca,
’xticklabel’
,[]);
%设置纵坐标
abscissa=
1195
;%横坐标
text(abscissa,
70
,
’沈阳北高速场’
);text(abscissa,
60
,
’六王屯线路所’
);
text(abscissa,
53
,
’铁岭西’
);text(abscissa,
44
,
’开原西’
);text(abscissa,
36
,
’昌图西’
);
text(abscissa,
24
,
’四平东’
);text(abscissa,
12
,
’公主岭南’
); text(abscissa,
0
,
’长春西’
);
%设置横坐标
text(
1198
,-
2
,
’20:00’
);text(
1208
,-
2
,
’20:10’
);
text(
1198
,-
2
,
’20:00’
);text(
1208
,-
2
,
’20:10’
);text(
1218
,-
2
,
’20:20’
);
text(
1228
,-
2
,
’20:30’
);text(
1238
,-
2
,
’20:40’
);text(
1248
,-
2
,
’20:50’
);
text(
1258
,-
2
,
’21:00’
);text(
1268
,-
2
,
’21:10’
);text(
1278
,-
2
,
’21:20’
);
text(
1288
,-
2
,
’21:30’
);text(
1298
,-
2
,
’21:40’
);text(
1309
,-
2
,
’21:50’
);
text(
1318
,-
2
,
’22:00’
);text(
1329
,-
2
,
’22:10’
);text(
1339
,-
2
,
’22:20’
);
text(
1349
,-
2
,
’22:30’
);text(
1359
,-
2
,
’22:40’
);
grid minor;
ax=gca;
ax.YGrid=
’on’
;
ax.XGrid=
’on’
;
⛄ 运行结果