【 twvrp】 résoudre le problème d'optimisation de l'acheminement et de l'ordonnancement des véhicules avec fenêtre de temps basée sur l'algorithme intelligent de goutte d'eau amélioré par MATLAB [y compris ma

Zijishenguang q1564658423 2021-08-19 22:32:20 阅读数:237

twvrp soudre le probl optimisation

Un.、Introduction à l'algorithme intelligent de goutte d'eau

1 Généralités
Dans la nature,Les cours d'eau sont créés par des mouvements massifs de groupes de gouttelettes d'eau qui coulent,Par rapport à la population de gouttelettes elle - même,Les cours d'eau qu'ils traversent sont entourés de leur environnement,Et cet environnement est en train de changer radicalement par la direction du flux de la colonie de gouttelettes,En même temps, l'environnement environnant influence également le flux de la colonie de gouttelettes.Par exemple,Le soleil de la terre rocheuse dans l'environnement bloque le flux des gouttelettes d'eau,Et le sol mou et mou résiste beaucoup moins à l'écoulement de la rivière,En fait,,L'aspect fluvial de la nature est le résultat d'une interaction à long terme entre les populations de gouttelettes d'eau et l'environnement environnant.
Selon le bon sens des gens,La plupart des cours d'eau de la nature sont tortueux,Cependant, l'eau claire d'une rivière n'est pas aussi visible que l'homme pour atteindre un lac ou une mer,Mais...,Les gouttelettes d'eau se déplacent continuellement vers l'avant sous l'action de la gravité terrestre.Nous le savons tous.,La direction de la gravité de la terre pointe vers le Centre de la terre,Donc s'il n'y a pas d'obstacles dans l'environnement,Les gouttelettes d'eau devraient se déplacer vers le Centre de la terre dans la direction de la gravité:En raison de la gravité de la terre,Les gouttelettes d'eau obtiennent une certaine accélération au fur et à mesure qu'elles s'écoulent,Ainsi, à mesure que vous vous déplacez, votre vitesse augmente lentement.Mais,En réalité,Il n'y a pas d'état idéal comme celui - ci, et il n'y a pas de chemin linéaire idéal de la source d'eau claire au centre de la terre,Même sous l'influence de la brique de barrière,La trajectoire réelle du Mouvement de dissipation de l'eau est très différente de la trajectoire idéale,C'est pour ça que la rivière que nous voyons aujourd'hui.Et la recherche a révélé, Il est optimal que les gouttelettes d'eau construisent un canal de riz en mouvement . Les gouttelettes d'eau dans les rivières ont deux propriétés : Il a une certaine vitesse et transporte une certaine quantité de terre .Dans ce cas,, Les gouttelettes d'eau en mouvement , Pour déplacer la boue d'un endroit à l'autre .Pour autant qu'on sache,La boue est transportée par l'eau des endroits où la vitesse de l'eau est plus élevée aux endroits où la vitesse de l'eau est plus faible, La raison en est que les gouttelettes d'eau ont une énergie cinétique plus élevée lorsque la vitesse est plus élevée. , Capable de surmonter l'effet de la gravité de la terre sur le sol qu'elle jette , Lorsque le débit d'eau a une vitesse plus faible ,La terre transportée par les gouttelettes d'eau se déposera dans la trajectoire des gouttelettes d'eau par l'action de la gravité terrestre.Pour cette raison, Le sol sera déplacé de plus en plus dans les zones où le débit d'eau est plus élevé. , La rivière s'approfondit en conséquence , Il attire de plus en plus d'eau ici. , Et peut contenir plus d'eau ,Pendant ce temps, la terre transportée par les gouttelettes d'eau est due à la gravité de la terre lorsque le débit ralentit
Déchargé et déposé sur le lit de la rivière .
Quand une goutte d'eau coule d'un endroit à l'autre dans une rivière , La vitesse des gouttelettes d'eau 、 Quantité de terre transportée par les gouttelettes 、 La quantité de sol entre les deux endroits varie considérablement d'un endroit à l'autre. :
1) Les gouttelettes d'eau se déplacent de plus en plus rapidement ;
2) Les gouttelettes d'eau transportent de plus en plus de terre :
3) La quantité de terre sur le lit de la rivière entre ces deux points diminuera .

En fait, Comme décrit précédemment ,.L'eau claire transporte une certaine quantité de terre du lit de la rivière pendant qu'elle se déplace d'un endroit à l'autre,La quantité de terre sur le cours d'eau sera de moins en moins importante, et la quantité de terre transportée par les gouttelettes d'eau sera de plus en plus importante. Au cours de ce mouvement, , La vitesse à laquelle les gouttelettes d'eau s'écoulent varie également. .Les gouttelettes plus rapides transportent plus de boue du lit de la rivière lorsqu'elles s'écoulent.,En plus de ça,,Parce que la vitesse à laquelle une goutte d'eau se déplace dépend également de l'environnement dans lequel elle se trouve, L'environnement environnant entrave le Mouvement des gouttelettes , Donc quand il y a beaucoup de terre autour, , Plus l'eau claire s'écoule sur ce chemin, plus elle croît lentement. , Lorsque le sol environnant est le moins élevé , Les gouttelettes d'eau se déplacent de plus en plus rapidement sur ce chemin. , Il sera plus facile d'aller de l'avant : Nous obtenons que les gouttelettes d'eau qui se déplacent dans la nature ont les propriétés suivantes: :
1)Les gouttelettes d'eau à débit élevé peuvent transporter plus de terre lorsqu'elles se déplacent sur le chemin que les gouttelettes d'eau à débit faible:
2)L'accroissement de vitesse que les gouttelettes d'eau peuvent obtenir sur des trajectoires à faible volume de sol est supérieur à l'accroissement de vitesse obtenu sur les trajectoires à plus grand volume de sol:
3)Les gouttelettes d'eau se déplacent plus probablement vers des voies moins boueuses lorsqu'elles choisissent de s'écouler.
3 Principe de base de l'algorithme intelligent de chute d'eau
Comme nous l'avons mentionné précédemment, les gouttelettes d'eau dans la nature présentent certaines caractéristiques typiques. , Selon les caractéristiques décrites ci - dessus , Selon l'imagination des gens, , Les modèles humains peuvent être créés virtuellement , Appelé gouttelettes intelligentes (IWD) , Il a deux attributs importants : Nous utilisons généralement soil(IWD) Indique la quantité de terre transportée par les gouttelettes d'eau , Avecveloci tv(/WD) Indique l'ouverture de la vitesse à laquelle l'eau claire s'écoule vers l'avant , Problèmes d'ingénierie ,L'environnement dans lequel les gouttelettes d'eau intelligentes circulent représente le problème d'ingénierie que nous devons résoudre,Et le chemin le plus court que nous trouvons en raison de l'interaction des gouttelettes intelligentes est le chemin optimal que nous trouvons pour résoudre les problèmes d'ingénierie, Dans le processus de recherche du chemin optimal , Les gouttelettes intelligentes ont deux propriétés importantes: soil(JWD) Et
velocity(IWD) Est en constante évolution .
Nous supposons que certaines gouttelettes intelligentes coulent dans un environnement , Du début à la fin ,Dans ce cas,, Il peut y avoir plus d'un chemin du début à la fin .L'environnement en question est un problème d'ingénierie que nous devons résoudre dans la pratique, Peut être divisé en deux questions :
Un.: Lorsque le point final est connu , Pour résoudre ces problèmes, il faut respecter un certain critère. ( En général, c'est la distance. ) Trouver le meilleur chemin du début à la fin .
Deux.: Si l'emplacement du point final n'est pas connu à l'avance ,Pour résoudre ces problèmes, il faut trouver l'emplacement optimal du point final en fonction du coût ou d'autres critères.

2.、Code source partiel

clear all;
clc;
format short g;
global D;
global q;
global q1;
global ss;
global E;
global L;
global ELL;
% test=xlsread('test.xlsx',1);
%
% position=test(:,2:3);
% data=[
% 100 100 0 0 0 40
% 60 100 10 0.2 0 3
% 20 110 15 0.3 0 4
% 160 150 21 0.3 1 6
% 160 110 16 0.4 0 4
% 30 20 25 0.3 1 4
% 100 60 22 0.2 0 6
% 100 170 15 0.1 0 5
% 30 10 12 0.4 0 6
% 60 50 15 0.3 1 7
% 160 160 20 0.2 0 6
% 50 140 23 0.3 0 6];
position=[18.70 15.29
16.47 8.45
20.07 10.14
19.39 13.37
25.27 14.24
22.00 10.04
25.47 17.02
15.79 15.10
16.60 12.38
14.05 18.12
17.53 17.38
23.52 13.45
19.41 18.13
22.11 12.51
11.25 11.04
14.17 9.76
24.00 19.89
12.21 14.50];
% Matrice de distance entre le Centre de distribution et chaque point de demande D
D=squareform(pdist(position(:,1:2),'euclidean'));
% Coût unitaire de déplacement du véhicule : h
% Utilisation des coûts fixes par véhicule :R.
% Vitesse de déplacement du véhicule v;
% Charge maximale du véhicule Qmax.
h=1;R=10;v=1;Qmax=200;epsilon=0.001;
R0=2;R1=0.8;
% Matrice de temps de déplacement du véhicule entre le Centre de distribution et chaque point de demande T
T=D/v;
% Itérations maximales
Iter=30;
% Nombre de gouttelettes N
N=size(position,1);
% Paramètres de mise à jour de la vitesse :
av=1;bv=0.01;cv=1;
% Paramètres de mise à jour de la quantité de sol :
as=1;bs=0.01;cs=1;
% Coefficient de renouvellement local des sols
alpha=0.9;
% Coefficient global de renouvellement des sols
beta=0.9;
% Quantité initiale de sol entre deux points Initsoil
Initsoil=1000;
% Matrice initiale des quantités de sol W ???
W=ones(N)*1000;
% Vitesse initiale par goutte InitVel;
% InitVel=100;
InitVel=randperm(100,1);
% Valeur de la fonction objective optimale globale
TotalZ=1000000;
% Chemin Global optimal
TotalRoute=[];
% Procédure principale
t=0;
WaterDrop(1,N)=struct('SW',[],... % Matrice initiale de quantité de sol pour les gouttelettes d'eau
'Source',[],... % Le point de départ des gouttelettes d'eau est 1; Centre de distribution
'Target',[],... %
'VisitNode',[],... % Séquence de points visités (Chemin d'accès)
'UnvisitNode',[],... % Collection de points non visités
'Vel',[],... % Vitesse initiale des gouttelettes
'Soil',[],... % Quantité initiale de sol transportée par les gouttelettes
'Q',[],... % Charge au départ des gouttelettes
'S',[],... % Les gouttelettes arrivent. source(k) Heure du point
'ZZ',[],... % Valeur initiale de la fonction objective pour les gouttelettes
'FK',[]); % Desource(k) L'ensemble des points de demande suivants où vous pouvez commencer FV
% q=test(:,4); % Demande par point de demande
% q1=TestData(:,5);
q=[0 6 5 11 6 3 8 5 6 4 5 7 6 10 9 4 7 8 ]';
% q1=[0 3.6 2 4.6 3.6 2.4 4.8 3 3.6 2.4 3 4.2 3.6 4 5.4 2.6 2.4 3]';
% ss=test(:,7); % Temps de service par point de demande
ss=[0 1.8 1.0 2.3 1.8 1.2 2.4 1.5 1.8 1.2 1.5 2.1 1.8 2.0 2.7 1.3 1.2 1.5]';
E=[0 5.0 4 1 2.0 5 2 1 3 1 2 2.0 2 3 2 3 2 1]';
L=[40 20 15 20 20 15 18 24 27 20 16 20 10 25 28 24.0 20 23]';
%
% E=test(:,5); % Fenêtre de temps inférieure par point de demande
% L=test(:,6); % Limite supérieure de la fenêtre de temps par point de demande
ELL=L-E;
% EP=test(:,8);
% LP=test(:,9);
I=1:N;
while t < Iter
clc
fprintf('No%d Sous - évolution \n',t+1) ;
% Définir la variable dynamique initiale :
% Valeur de la fonction objective optimale pour cette itération
Z=1000000;
% Chemin optimal pour cette itération
Route=[];
for k=1:N
WaterDrop(k).SW=W;
WaterDrop(k).Source=1;
WaterDrop(k).VisitNode=[1];
WaterDrop(k).UnvisitNode=I;
WaterDrop(k).Vel= InitVel;
% Quantité initiale de sol transportée par les gouttelettes
WaterDrop(k).Soil=0;
% Charge au départ des gouttelettes
WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).Source)=0;
% Les gouttelettes arrivent. source(k) Heure du point ;
WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Source)=0;
% Nok Valeur initiale de la fonction objective pour les gouttelettes
WaterDrop(k).ZZ=0;
end
for k=1:N
while WaterDrop(k).Source~=1 || ~isequal(WaterDrop(k).UnvisitNode,[1])
WaterDrop(k).FK=[];
if WaterDrop(k).Source==1
alt=2;
else
alt=1;
end
for i=alt:length(WaterDrop(k).UnvisitNode)
WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).UnvisitNode(i))=WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).Source)+q(WaterDrop(k).UnvisitNode(i));
% Jugementi La charge au point est - elle inférieure à la charge maximale du véhicule et est - elle atteinte? i Si l'heure du point est i Dans la fenêtre de temps requise par le point
if WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).UnvisitNode(i))<Qmax;
WaterDrop(k).FK=[WaterDrop(k).FK,WaterDrop(k).UnvisitNode(i)];
end
end
% for i=alt:N
% if ismember(i,WaterDrop(k).UnvisitNode)
% % if sum(ismember(WaterDrop(k).UnvisitNode,i))
% WaterDrop(k).Q(i)=WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).Source)+q(i);
% WaterDrop(k).S(i)=WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Source)+ss(WaterDrop(k).Source)+T(WaterDrop(k).Source,i);
% % Jugementi La charge au point est - elle inférieure à la charge maximale du véhicule et est - elle atteinte? i Si l'heure du point est i Dans la fenêtre de temps requise par le point
% if WaterDrop(k).Q(i)<Qmax && WaterDrop(k).S(i)>=E(i) && WaterDrop(k).S(i)<=L(i)
% WaterDrop(k).FK=[WaterDrop(k).FK,i];
% end
% end
% end
if isempty(WaterDrop(k).FK)
WaterDrop(k).Target=1;
else
% Calculer la probabilité d'atteindre le prochain point de demande disponible
% De source(k)Est - ce que la quantité minimale de terre sur le chemin vers le point de demande suivant qui peut être desservi est inférieure à0
Minsoil=0;
for u=1:length(WaterDrop(k).FK)
if WaterDrop(k).SW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u))<Minsoil
Minsoil=WaterDrop(k).SW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u));
end
end
% Trouver la fonction suivante correspondant au point de demande de service fLa somme de( Peut ajouter des améliorations , Ajuster la probabilité de sélection des noeuds )
SumF=0;
for u=1:length(WaterDrop(k).FK)
g(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u))=WaterDrop(k).SW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u))-Minsoil;
f(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u))=1/(0.01+g(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u)));
SumF=SumF+f(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u));
end
% Trouver la probabilité correspondant au point de demande de service
P=[];
U=[];
for u=1:length(WaterDrop(k).FK)
P=[P,f(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).FK(u))/SumF];
U=[U,WaterDrop(k).FK(u)];
end
% Selon la probabilité P(source(k),u), De la roulette FV(k) Sélectionner un point au hasard dans l'ensemble
WaterDrop(k).Target=U(RoutedGame(P));
end
% Mettre à jour la vitesse des gouttelettes
WaterDrop(k).Vel=WaterDrop(k).Vel+av/(bv+cv*WaterDrop(k).SW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)^2);
Maxtime=max(epsilon,WaterDrop(k).Vel);
% Calculer le temps nécessaire pour que les gouttelettes atteignent le point cible
TT(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)=D(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)/Maxtime;
% Calculer l'accroissement du sol transporté par les gouttelettes d'eau
DeltaSW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)= as/(bs+cs*TT(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)^2);
% Mettre à jour la quantité de sol sur le chemin que les gouttelettes traversent
WaterDrop(k).SW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)=...
(1-alpha)*WaterDrop(k).SW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)-alpha*DeltaSW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target);
% Renouveler la quantité de terre transportée par les gouttelettes
WaterDrop(k).Soil=WaterDrop(k).Soil+DeltaSW(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target);
% % Facteur de pénalité
% cfe1=0;
% cfe2=0;
% cfe0=0;
WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Target)=WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Source)+ss(WaterDrop(k).Source)+T(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target);
% if WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Target)<E
% cfe1=EP(WaterDrop(k).Target)*abs(E-WaterDrop(k).Target);
% elseif WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Target)>L
% cfe1=LP(WaterDrop(k).Target)*abs(WaterDrop(k).Target-L);
% end
% cfe0=cfe1+cfe2;
if WaterDrop(k).Target==1
% (Rassemblement ordonné) Retour du véhicule de distribution au centre de distribution
WaterDrop(k).VisitNode=[WaterDrop(k).VisitNode,WaterDrop(k).Target];
% Augmentation du coût fixe de l'utilisation d'un véhicule dans la fonction objective ( Indique une boucle qui forme un véhicule )
WaterDrop(k).ZZ=WaterDrop(k).ZZ+h*D(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)+D(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)*(R0+R1*(q(WaterDrop(k).Target)))+R;
WaterDrop(k).Source=WaterDrop(k).Target;
WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).Source)=0;
WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Source)=0;
else
% Accès àTarget(k)Point, Augmentation du nombre de points visités 1- Oui.
WaterDrop(k).VisitNode=[WaterDrop(k).VisitNode,WaterDrop(k).Target];
% Réduction d'un point de non - accès
WaterDrop(k).UnvisitNode(WaterDrop(k).UnvisitNode==WaterDrop(k).Target)=[]; %%%%%?????
% La fonction objective n'augmente que le coût de fonctionnement du véhicule
WaterDrop(k).ZZ=WaterDrop(k).ZZ+h*D(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)+D(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target)*(R0+R1*(q(WaterDrop(k).Target)));
% Calcul par k Charge du véhicule au point suivant
WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).Target)=WaterDrop(k).Q(WaterDrop(k).Source)+q(WaterDrop(k).Target);
% Calcul par k Quand le véhicule arrive au point suivant
WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Target)=WaterDrop(k).S(WaterDrop(k).Source)+...
ss(WaterDrop(k).Source)+T(WaterDrop(k).Source,WaterDrop(k).Target);
% Prenez le point suivant comme point de départ
WaterDrop(k).Source=WaterDrop(k).Target;
end
%Sik Le chemin des gouttelettes est terminé ( C'est - à - dire que tous les points de demande sont servis )
end
if WaterDrop(k).ZZ<Z
Z=WaterDrop(k).ZZ;
Route=WaterDrop(k).VisitNode;
Soil=WaterDrop(k).Soil;
end
end
% Chemin correspondant à la solution optimale de ce cycle Route Mise à jour de la quantité de sol sur
M=size(Route,2);
% La quantité de sol sur les bords au - delà du chemin est constante .
for i=1:M-1
W(Route(i),Route(i+1))=(1+beta)* W(Route(i),Route(i+1))-beta*Soil/(M-1);
end
% Mettre à jour les Itérations
t=t+1;
end
TotalZ
TotalRoute
LL
DrawPath(TotalRoute,position);
% Diagramme itératif
figure
x=1:1:Iter;
y=bestZ;
plot(x,y,'r--')
%plot(x,y);
hold on
%plot(x,y1,'r--');% Adaptation moyenne
title(' Processus d'optimisation ')
xlabel('Nombre d'Itérations')
ylabel(' Adaptation optimale ')
axis([0,Iter,500,1200])

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Trois、Résultats des opérations

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Quatre、matlabVersions et références

1 matlabVersion
2014a

2 Références
[1] Bao Ziyang,Yu Jizhou,Yeoshi.Algorithme d'optimisation intelligent etMATLABExemple(No2Édition)[M].Electronic Industries Press,2016.
[2]Zhang Yan,Wu Shui - Gen.MATLABOptimisation du code source de l'algorithme[M].Tsinghua University Press,2017.

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