基于遗传算法求解带时间窗的考虑续驶里程、额定载重量、车数量电动汽车最小成本配送路径规划EVRPTW附Matlab代码

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内容介绍

1. 问题描述

电动汽车配送路径规划 (EVRPTW) 问题是一个复杂的组合优化问题，它涉及确定一组电动汽车 (EV) 的配送路径，以将货物从配送中心运送到客户处，同时考虑续驶里程、额定载重量、车数量和时间窗等约束条件。目标是找到一条总配送成本最小的配送路径。

2. 续驶里程、额定载重量、车数量的约束

**续驶里程：**电动汽车的续驶里程是其在不充电的情况下可以行驶的最大距离。EVRPTW 问题中，续驶里程约束确保电动汽车在配送过程中不会耗尽电量。

**额定载重量：**电动汽车的额定载重量是其可以承载的最大货物重量。EVRPTW 问题中，额定载重量约束确保电动汽车不会超载。

**车数量：**EVRPTW 问题中，车数量约束限制了可用于配送的电动汽车数量。这可以反映实际情况中的车辆可用性限制。

3. 时间窗约束

时间窗约束指定了客户可以接收货物的特定时间段。EVRPTW 问题中，时间窗约束确保电动汽车在客户指定的时间窗内到达。

4. 基于遗传算法的求解方法

遗传算法 (GA) 是一种启发式算法，它模拟自然选择的过程来求解复杂优化问题。对于 EVRPTW 问题，GA 可以采用以下步骤进行求解：

1. **初始化种群：**生成一组随机解（染色体）作为初始种群。

2. **评估适应度：**计算每个解的适应度，即配送成本。

3. **选择：**根据适应度对种群进行选择，选择适应度较高的解进行繁殖。

4. **交叉：**将两个父解的基因片段进行交叉，产生新的解。

5. **变异：**对新解进行随机变异，以引入多样性。

6. **重复 2-5 步：**重复上述步骤，直到达到终止条件（例如，达到最大迭代次数或找到足够好的解）。

5. 算法设计

针对 EVRPTW 问题，GA 的编码方案、交叉算子和变异算子可以如下设计：

**编码方案：**使用顺序编码方案，其中染色体表示电动汽车访问客户的顺序。

**交叉算子：**采用部分匹配交叉 (PMX) 算子，它保留父解中相匹配的基因片段。

**变异算子：**采用插入变异算子，它随机选择两个基因位置并交换它们。

6. 实验结果

在标准 EVRPTW 数据集上进行的实验表明，所提出的基于 GA 的算法能够有效地求解带时间窗的考虑续驶里程、额定载重量、车数量的 EVRPTW 问题。算法在求解质量和计算效率方面都表现良好。

7. 结论

本文提出了一种基于遗传算法的求解方法，用于解决带时间窗的考虑续驶里程、额定载重量、车数量的 EVRPTW 问题。该算法通过编码方案、交叉算子和变异算子的精心设计，能够有效地求解此类问题。实验结果表明，该算法在求解质量和计算效率方面都具有良好的性能。

部分代码

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread( ’数据集.xlsx’ ); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(357); P_train = res(temp(1: 240), 1: 12) ’; T_train = res(temp(1: 240), 13)’ ; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(241: end), 1: 12) ’; T_test = res(temp(241: end), 13)’ ; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax( ’apply’ , P_test, ps_input);

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 韩岩峰.基于深度强化学习的无人物流车队配送路径规划研究[D].大连理工大学[2024-04-07].

[2] 高升.基于电动汽车的带时间窗的路径优化问题研究[D].大连海事大学,2016.

[3] 何瑞辉,田东伟,汪映辉,等.基于时间窗的电动汽车快速充电路径规划方法[J].计算机应用与软件, 2022(004):039.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络 时序、回归 预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络 时序、回归 预测

2.12 RF随机森林 时序、回归 预测和分类

2.13 BLS宽度学习 时序、回归 预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归 预测和分类

2.17 时序、回归 预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习 时序、回归 预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合