Lösung des Problems der multimodalen kohlenstoffarmen Routenplanung basierend auf dem genetischen MATLAB-Algorithmus
Einleitung:
Mit der Entwicklung der Weltwirtschaft und dem Urbanisierungsprozess sind die Auswirkungen des Transports auf den Energieverbrauch und die Umweltverschmutzung immer deutlicher geworden. Um die negativen Auswirkungen von Transportaktivitäten auf die Umwelt zu verringern, wird der intermodale Transport nach und nach zu einer praktikablen Lösung. Im intermodalen Verkehr können Energieverbrauch, CO2-Emissionen und Transportkosten durch die Optimierung von Routenplanungsalgorithmen minimiert werden.
Dieser Artikel basiert auf der MATLAB-Plattform und verwendet den genetischen Algorithmus (GA), um das Problem der multimodalen kohlenstoffarmen Pfadplanung zu lösen. Zuerst werden wir das Konzept des multimodalen Transports und das Prinzip des genetischen Algorithmus kurz vorstellen; dann werden wir den Prozess der Problemmodellierung und des Algorithmusdesigns näher erläutern; schließlich werden wir den Quellcode von MATLAB angeben und die Wirksamkeit überprüfen Algorithmus durch numerische Experimente.
1. Überblick über den multimodalen Verkehr: Unter
multimodalem Verkehr versteht man den effizienten Güterfluss durch die Verbindung verschiedener Verkehrsträger (wie Straße, Schiene, Luftfahrt etc.) beim Gütertransport. Im Vergleich zum herkömmlichen Einzeltransportmittel bietet der multimodale Transport folgende Vorteile: ① Bereitstellung flexibler Transportmöglichkeiten; ② Reduzierung des Energieverbrauchs und der Umweltverschmutzung; ③ Reduzierung der Transportkosten.
2. Prinzip des genetischen Algorithmus:
Der genetische Algorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus, der auf dem Prinzip der biologischen Evolution basiert und nach der optimalen Lösung sucht, indem er natürliche Selektion und genetische Mechanismen simuliert. Der grundlegende Prozess ist wie folgt:
- Initialisierungspopulation: Generieren Sie zufällig eine Anfangspopulation. Jedes Individuum stellt eine Reihe von Lösungen dar.
- Fitnessbewertung: Berechnen Sie die Fitness jedes Einzelnen entsprechend der objektiven Funktion des Problems.
- Auswahloperation: Verwenden Sie den Auswahloperator, um herausragende Personen entsprechend ihrer Fitness als Eltern auszuwählen.
- Crossover-Operation: Verwenden Sie den Crossover-Operator, um Crossover-Operationen an Eltern-Individuen durchzuführen, um neue Nachkommen-Individuen zu generieren.
- Mutationsoperation: Verwenden Sie Mutationsoperatoren, um Mutationsoperationen an Nachkommen durchzuführen und neue genetische Informationen einzuführen