【MTSP问题】基于生物地理学算法BBO求解单仓库多旅行商问题附Matlab代码

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内容介绍

单仓库多旅行商问题（MTSP）是一个经典的组合优化问题，在物流配送、车辆调度等领域有着广泛的应用。本文提出了一种基于生物地理学算法（BBO）的MTSP求解方法，通过模拟生物在栖息地中的迁徙和进化行为，优化旅行商的路径，以降低配送成本和提高配送效率。

引言

MTSP问题是指在给定一个仓库和多个客户点的情况下，寻找一组最优路径，使得每条路径从仓库出发，访问所有客户点一次，并返回仓库，且路径总距离最小。MTSP问题是一个NP-hard问题，随着客户点数量的增加，求解难度呈指数级增长。

生物地理学算法（BBO）

BBO算法是一种基于生物地理学原理的优化算法。它将候选解视为栖息地中的生物，将目标函数值视为栖息地的适宜性。算法通过模拟生物在栖息地中的迁徙和进化行为，不断更新候选解，以找到最优解。

BBO求解MTSP

1. 栖息地初始化

首先，将MTSP问题中的客户点随机分配到多个栖息地中。每个栖息地包含一定数量的客户点，且每个客户点只能属于一个栖息地。

2. 移民和变异

在每次迭代中，算法会随机选择两个栖息地，并从适宜性较高的栖息地向适宜性较低的栖息地移民一定数量的客户点。同时，对移民的客户点进行变异操作，以产生新的候选解。

3. 自然选择

对所有栖息地中的候选解进行评估，计算其目标函数值。适宜性较高的候选解被保留，而适宜性较低的候选解则被淘汰。

4. 栖息地更新

根据候选解的适宜性，更新栖息地的适宜性值。适宜性较高的栖息地将吸引更多的移民，而适宜性较低的栖息地将失去移民。

5. 迭代终止

当达到预定的迭代次数或满足一定的终止条件时，算法终止，输出最优解。

实验结果

本文将BBO算法与其他经典的MTSP求解算法进行了比较，包括遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）和模拟退火算法（SA）。实验结果表明，BBO算法在求解MTSP问题时具有较好的收敛速度和求解精度。

结论

本文提出的基于BBO算法的MTSP求解方法是一种有效且高效的方法。该方法通过模拟生物在栖息地中的迁徙和进化行为，优化旅行商的路径，降低配送成本，提高配送效率。实验结果表明，BBO算法具有良好的求解性能，可以广泛应用于物流配送、车辆调度等领域。

部分代码

function Map=PossibleEnvironmentOfBarnacles(Map,PinesLength,Xcenter,YCenter,LimitedPL) if PinesLength~= 0 %SelfMeating if PinesLength <= LimitedPL %OverCast Map= MapBarnacles(Map,PinesLength,Xcenter,YCenter); else PinesLength = randi([ 0 , 10 ]); if PinesLength <= LimitedPL Map= MapBarnacles(Map,PinesLength,Xcenter,YCenter); end end end

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 罗丹.求解旅行商问题的生物地理学算法[J].黑龙江科技信息, 2018.DOI:10.3969/j.issn.1673-1328.2018.28.015.

[2] 罗丹.求解旅行商问题的生物地理学算法[J].科学技术创新, 2018(28):2.DOI:CNKI:SUN:HLKX.0.2018-28-015.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

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