【优化选址】基于遗传算法实现发件中心-配送点-客户三级选址问题求解附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

个人主页： Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器         电力系统

信号处理               图像处理               路径规划       元胞自动机         无人机

⛄ 内容介绍

在物流网络中,配送中心连接着供货点和需求点,是两者之间的桥梁,在物流系统中有着举足轻重的作用,因此搞好配送中心的选址将对物流系统作用的发挥乃至物流经济效益的提高产生重要的影响. 本论文在综述配送中心选址问题研究现状的基础上,通过对配送中心选址特点的分析,对配送中心选址的模型和算法进行了研究. 该模型以系统总成本最低为目标函数,结合快递的流通过程,形成了基于发件中心、配送中心的选址分配。采用遗传算法,运用MATLAB编程进行仿真,通过编码、选择、交叉等遗传算子,利用算例对选址模型进行仿真求解,仿真结果表明,遗传算法可实现资源配置,规划配送中心的选址分配。

⛄ 部分代码

function populationMat = InitializeIndividuality(populationMat,populationNumber,M,N,probabilityMat,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition)

countNumber = 1;

while countNumber<=populationNumber

    % 生成第一个解

    temp1 = SelectValue(probabilityMat);

    populationMat{countNumber,1} = temp1;

    % 生成第二个解

    temp2 = randperm(M);

    populationMat{countNumber,2} = temp2(1:temp1);

    % 生成第三个解

    start = 1;

    tempMat = zeros(1,temp1);

    addValue = 0;

    while start<=temp1

        if start==temp1

            tempMat(start) = N-addValue;

            break;

        end

        tempMat(start) = randi(N-(temp1-start)-addValue);

        addValue = round(sum(tempMat));

        start = start+1;

    end

    populationMat{countNumber,3} = tempMat;

    %生成第四个解

    populationMat{countNumber,4} = CreateFourthSolve(temp1,temp2(1:temp1),tempMat,distriCenterPosition,customerPosition,N);

    % 判断解是否满足约束条件

    if ConstraintFunction(populationMat(countNumber,:),customerRequirement,distriCenterVolume)

        countNumber = countNumber+1;

    end     

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李芬, 徐国虎. 基于遗传算法的配送中心选址问题求解[J]. 物流工程与管理, 2007, 29(003):57-59.

[2] 郜振华. 配送中心选址模型与算法研究[D]. 东南大学.

[3] 温小郑, 张静. 基于遗传算法的冷链配送中心选址[J]. 西安邮电大学学报, 2018.

[4] 陶羿, 朱建青, 李明. 基于改进遗传算法的物流中心选址优化[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(25):3.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料