Un algoritmo genético basado en MATLAB resuelve el problema de VRP con ventana de tiempo y estación de carga
Introducción:
El Problema de Rutas de Vehículos (VRP) se refiere a determinar la ruta y secuencia de conducción de los vehículos para minimizar la distancia total de viaje o el costo total dada una serie de necesidades del cliente y una cierta cantidad de vehículos. Los problemas de VRP tienen un valor de aplicación importante en los campos de la logística y el transporte. Este artículo presentará cómo utilizar MATLAB para escribir un algoritmo genético para resolver el problema de VRP con ventanas de tiempo y estaciones de carga para optimizar las rutas de los vehículos.
Descripción del problema:
Consideramos un problema de VRP con ventanas horarias y estaciones de carga. Supongamos que hay un conjunto de requisitos del cliente, y cada cliente tiene una demanda, una ventana de tiempo y un tiempo de servicio. Al mismo tiempo, también disponemos de una flota y un número determinado de estaciones de carga. Cada vehículo parte de una estación de carga y debe atender a un grupo de clientes en secuencia y completar todos los servicios dentro de un período de tiempo específico. Al mismo tiempo, el vehículo debe seleccionar una estación de carga para cargar de acuerdo con la energía restante durante la conducción para garantizar la continuidad de la conducción.
Solución:
Para resolver este problema, utilizaremos un algoritmo genético para optimizar la trayectoria del vehículo. El algoritmo genético es un algoritmo de optimización que simula la selección natural y los mecanismos genéticos. Optimiza gradualmente las soluciones a través de una evolución iterativa continua.
Pasos del algoritmo:
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Preparación de datos: primero, debemos preparar datos sobre las necesidades de los clientes, las ubicaciones de las estaciones de carga y la información del vehículo. Estos datos pueden recopilarse o generarse a partir de situaciones reales.
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Generación de soluciones iniciales: genere aleatoriamente un conjunto de soluciones iniciales como población. Cada individuo representa el recorrido de un vehículo, incluidas las estaciones de carga y las secuencias de visitas de los clientes.
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Definición de la función de aptitud: calcule el valor de la función de aptitud en función de la trayectoria del vehículo. La función de aptitud se puede definir en función de factores como la distancia total recorrida, el número de infracciones de la ventana de tiempo y el uso de la estación de carga.
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Operación de selección: utilice el operador de selección de la rueda de la ruleta para seleccionar individuos de la población. Los individuos con mayor aptitud física tienen una mayor probabilidad de ser seleccionados.
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Operación cruzada: realice una operación cruzada en los individuos seleccionados para generar nuevos individuos.