粒子群算法程序各段路的速不同

1、1. 用粒子群算法求解路径最短时的路径ticK=3;%车辆数D=200;%粒子群中粒子的个数Q=1000;%每辆车的容量w=0.729;%w为惯性因子c1=1.49445;%正常数，称为加速因子c2=1.49445;%正常数，称为加速因子Loop_max=50;%最大迭代次数%初始化城市坐标City=18,54;22,60;58,69;71,71;83,46;91,38;24,42;18,40;n=size(City,1);%城市个数,包含中心仓库N=n-1;%发货点任务数for i=1:nfor j=1:nDistance(i,j)= sqrt(City(i,1)-City(j,1)2+(C

2、ity(i,2)-City(j,2)2);%各城市节点之间的距离矩阵endendv=20,20,20,21,21,19,20,20;20,20,19,20,19,21,20,21;20,19,20,20,20,20,21,20;21,20,20,19,20,21,21,21;21,19,20,20,20,21,21,20;19,21,20,21,21,20,20,21;20,20,21,21,21,20,19,20;20,21,20,21,20,21,20,20;for i=1:8for j=1:8if i=jv(i,j)=0;endendendg=0, 890,140,280,330,210

3、,410,570;%各发货点的货运量%初始化粒子群for i=1:Dfor j=1:NXv(i,j)=randi(K,1);%初始化粒子群中粒子的位置Vv(i,j)=randi(2*K-1,1)-K;%初始化粒子群中粒子的位置变化率Vr(i,j)=randi(2*N-1,1)-N;%初始化粒子群中离子的位置变化率Xvl(i,j)=Xv(i,j);%初始化粒子群中每个粒子的最优位置endendfor i=1:Da=randperm(N);for j=1:NXr(i,j)=a(j);%初始化粒子群中粒子的位置Xrl(i,j)=Xr(i,j);%初始化粒子群中每个粒子的最优位置endendLg=10

4、0000;%初始化最优粒子对应的配送方案的总路径长度Xvg=ones(1,N);%粒子群中最优的粒子Xrg=ones(1,N);%粒子群中最优的粒子Loop=1;%迭代计数器while Loop<=Loop_max%循环终止条件%对粒子群中的每个粒子进行评价for i=1:Dk1=find(1=Xv(i,:);%找出第一辆车配送的城市编号nb1=size(k1,2);%计算第一辆车配送城市的个数if nb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a1=Xr(i,k1(:);%找出第一辆车配送城市顺序号b1=sort(a1);%对找出第一辆车的顺序号进行排序G1(i)=

5、0;%初始化第一辆车的配送量k51=;am=;for j1=1:nb1am=find(b1(j1)=Xr(i,:);k51(j1)=intersect(k1,am);%计算第一辆车配送城市的顺序号G1(i)=G1(i)+g(k51(j1)+1);%计算第一辆车的配送量endk61=;k61=0,k51,0;%定义第一辆车的配送路径L1(i)=0;%初始化第一辆车的配送路径长度for k11=1:nb1+1L1(i)=L1(i)+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);%计算第一辆车的配送路径长度endelse%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则G1(i)=0;%第

6、一辆车的配送量设为0L1(i)=0;%第一辆车的配送路径长度设为0endk2=find(2=Xv(i,:);%找出第二辆车配送的城市编号nb2=size(k2,2);%计算第二辆车配送城市的个数if nb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a2=Xr(i,k2(:);%找出第二辆车配送城市的顺序号b2=sort(a2);%对找出的第二辆车的顺序号进行排序G2(i)=0;%初始化第二辆车的配送量k52=;bm=;for j2=1:nb2bm=find(b2(j2)=Xr(i,:);k52(j2)=intersect(k2,bm);%计算第二辆车配送城市的顺序号G2(i)

7、=G2(i)+g(k52(j2)+1);%计算第二辆车的配送量endk62=;k62=0,k52,0;%定义第二辆车的配送路径L2(i)=0;%初始化第二辆车的配送路径长度for k22=1:nb2+1L2(i)=L2(i)+Distance(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1);%计算第二辆车的路径长度endelse%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则G2(i)=0;%第二辆车的配送量设为0L2(i)=0;%第二辆车的配送路径长度设为0endk3=find(3=Xv(i,:);%找出第三辆车配送的城市编号nb3=size(k3,2);%计算第三辆车配送城市的个数if nb3&g

8、t;0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a3=Xr(i,k3(:);%找出第三辆车配送城市的顺序号b3=sort(a3);%对找出的第三辆车的顺序号进行排序G3(i)=0;%初始化第三辆车的配送量k53=;cm=;for j3=1:nb3cm=find(b3(j3)=Xr(i,:);k53(j3)=intersect(k3,cm);%计算第三辆车配送城市的顺序号G3(i)=G3(i)+g(k53(j3)+1);%计算第三辆车的配送量endk63=;k63=0,k53,0;%定义第三辆车的配送路径L3(i)=0;%初始化第三辆车的配送路径长度for k33=1:nb3+1L3(i

9、)=L3(i)+Distance(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1);%计算第三辆车的路径长度endelse%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则G3(i)=0;%第三辆车的配送量设为0L3(i)=0;%第三辆车的配送路径长度设为0endL(i)=0;%初始化每个粒子对应的配送方案总路径长度L(i)=L1(i)+L2(i)+L3(i);%计算每个粒子对应的配送方案总路径长度if L(i)<Lg&&G1(i)<Q&&G2(i)<Q&&G3(i)<Q%如果第i个粒子的总路径长度优于历史最优粒子并且满足车辆容量要求

10、Xvg(:)=Xv(i,:);%将粒子i设为历史最优粒子Xrg(:)=Xr(i,:);%将粒子i设为历史最优粒子Lg=L(i);%将粒子i的总路径长度设为最优粒子对应的配送方案的总路径长度elseXvg(:)=Xvg(:);%最优粒子保持不变Xrg(:)=Xrg(:);%最优粒子保持不变Lg=Lg;%最优粒子所对应的配送方案的总路径长度也不变endLimin(i)=10000000;%初始化每个粒子代表的配送方案的历史最优总路径长度if L(i)<Limin(i)%如果本次循环得到的总路径长度优于粒子i历史最优总路径长度Limin(i)=L(i);%更新本次循环得到的总路径长度为粒子i的

11、历史最优路径长度Xvl(i,:)=Xv(i,:);%更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置Xrl(i,:)=Xr(i,:); %更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置else%否则，保持粒子i的历史最优位置及历史最优路径长度不变Limin(i)=LL(i);Xvl(i,:)=Xv1(i,:);Xrl(i,:)=Xr1(i,:);endend%记录本次循环得到的所有粒子的位置for i=1:Dfor j=1:NXv1(i,j)=Xvl(i,j);%记录本次循环得到的所有粒子的位置Xr1(i,j)=Xrl(i,j);%记录本次循环得到的所有离子的位置endendLL(i)=0;%初始化每个

12、粒子的历史最优路径总长度for i=1:DLL(i)=Limin(i);%对每个粒子的历史最优路径总长度进行赋值end%对粒子群中每个粒子进行迭代for i=1:Dfor j=1:NVv(i,j)=w*Vv(i,j)+c1*rand(1)*(Xvl(i,j)-Xv(i,j)+c2*rand(1)*(Xvg(1,j)-Xv(i,j);%计算位置变化率Vr(i,j)=w*Vr(i,j)+c1*rand(1)*(Xrl(i,j)-Xr(i,j)+c2*rand(1)*(Xrg(1,j)-Xr(i,j);%计算位置变化率%Vv(i,j)和Vr(i,j)进行上下限的限制if Vv(i,j)>K-1

13、Vv(i,j)=K-1;elseif Vv(i,j)<1-KVv(i,j)=1-K;elseVv(i,j)=Vv(i,j);endendendfor i=1:Dfor j=1:NXv(i,j)=ceil(Xv(i,j)+Vv(i,j);%更新位置坐标%对Xv(i,j)进行上下限的限制if Xv(i,j)>KXv(i,j)=K;elseif Xv(i,j)<1Xv(i,j)=1;elseXv(i,j)=Xv(i,j);endXr(i,j)=Xr(i,j)+Vr(i,j);%更新位置坐标endendzx(Loop)=Lg;Loop=Loop+1;endXvg%输出粒子群中的最优粒

14、子Xrg%输出粒子群中的最优粒子Lg%输出最优粒子所代表方案的总路径长度Loop%输出迭代的次数%计算最优粒子所代表的配送方案k1=find(1=Xvg(:);%找出第一辆车配送的城市编号k1=k1'nb1=size(k1,2);%计算第一辆车配送城市的个数if nb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a1=Xrg(k1(:);%找出第一辆车配送城市顺序号b1=sort(a1);%对找出第一辆车的顺序号进行排序G1=0;%初始化第一辆车的配送量k51=;am=;for j1=1:nb1am=find(b1(j1)=Xrg(:);k51(j1)=intersec

15、t(k1,am);%计算第一辆车配送城市的顺序号G1=G1+g(k51(j1)+1);%计算第一辆车的配送量endk61=;k61=0,k51,0;%定义第一辆车的配送路径L1=0;%初始化第一辆车的配送路径长度for k11=1:nb1+1L1=L1+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);%计算第一辆车的配送路径长度endelse%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则G1=0;%第一辆车的配送量设为0L1=0;%第一辆车的配送路径长度设为0endk2=find(2=Xvg(:);%找出第二辆车配送的城市编号k2=k2'nb2=size(k2,2);%计算

16、第二辆车配送城市的个数if nb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a2=Xrg(k2(:);%找出第二辆车配送城市的顺序号b2=sort(a2);%对找出的第二辆车的顺序号进行排序G2=0;%初始化第二辆车的配送量k52=;bm=;for j2=1:nb2bm=find(b2(j2)=Xrg(:);k52(j2)=intersect(k2,bm);%计算第二辆车配送城市的顺序号G2=G2+g(k52(j2)+1);%计算第二辆车的配送量endk62=;k62=0,k52,0;%定义第二辆车的配送路径L2=0;%初始化第二辆车的配送路径长度for k22=1:nb2+

17、1L2=L2+Distance(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1);%计算第二辆车的路径长度endelse%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则G2=0;%第二辆车的配送量设为0L2=0;%第二辆车的配送路径长度设为0endk3=find(3=Xvg(:);%找出第三辆车配送的城市编号k3=k3'nb3=size(k3,2);%计算第三辆车配送城市的个数if nb3>0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a3=Xrg(k3(:);%找出第三辆车配送城市的顺序号b3=sort(a3);%对找出的第三辆车的顺序号进行排序G3=0;%初始化第三辆车的配送量k

18、53=;cm=;for j3=1:nb3cm=find(b3(j3)=Xrg(:);k53(j3)=intersect(k3,cm);%计算第三辆车配送城市的顺序号G3=G3+g(k53(j3)+1);%计算第三辆车的配送量endk63=;k63=0,k53,0;%定义第三辆车的配送路径L3=0;%初始化第三辆车的配送路径长度for k33=1:nb3+1L3=L3+Distance(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1);%计算第三辆车的路径长度endelse%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则G3=0;%第三辆车的配送量设为0L3=0;%第三辆车的配送路径长度设为0endk61

19、k62k63NH1=0;M1=1000;T1=0;for k331=1:nb1+1M1=M1+g(k61(k331)+1);NH1=NH1+(24+(216.738+0.098*M1)*0.1111)*Distance(k61(k331)+1,k61(k331+1)+1)/(44*v(k61(k331)+1,k61(k331+1)+1);T1=T1+Distance(k61(k331)+1,k61(k331+1)+1)*103/v(k61(k331)+1,k61(k331+1)+1);endNH2=0;M2=1000;T2=0;for k332=1:nb2+1M2=M2+g(k62(k332)

20、+1);NH2=NH2+(24+(216.738+0.098*M2)*0.1111)*Distance(k62(k332)+1,k62(k332+1)+1)/(44*v(k62(k332)+1,k62(k332+1)+1);T2=T2+Distance(k62(k332)+1,k62(k332+1)+1)*103/v(k62(k332)+1,k62(k332+1)+1);endNH3=0;M3=1000;T3=0;for k333=1:nb3+1M3=M3+g(k63(k333)+1);NH3=NH3+(24+(216.738+0.098*M3)*0.1111)*Distance(k63(k3

21、33)+1,k63(k333+1)+1)/(44*v(k63(k333)+1,k63(k333+1)+1);T3=T3+Distance(k63(k333)+1,k63(k333+1)+1)*103/v(k63(k333)+1,k63(k333+1)+1);endNH=(NH1+NH2+NH3)*103T=T1+T2+T3x=City(:,1);y=City(:,2);figure(1)%对各个城市进行顺序标号max_text='0','1','2','3','4','5','6',

22、'7',;text(x+1,y+1,max_text)%画出最优粒子所代表的配送方案路径for i=1:nb1+2short1(i)=k61(i)+1;endfor i=1:nb2+2short2(i)=k62(i)+1;end for i=1:nb3+2short3(i)=k63(i)+1;endline(x(short1),y(short1),'Marker','o')line(x(short2),y(short2),'Marker','o')line(x(short3),y(short3),'Mark

23、er','o')xlabel('横坐标/Km');ylabel('纵坐标/Km');title('仅考虑路程最短单目标最优时的路径'); figure(2)for i=1:Loop_maxX(i)=i;endline(X,zx,'Marker','o')xlabel('迭代次数');ylabel('最优值');title('粒子群算法收敛图');toc%计算程序的运行时间Time=num2str(toc)clear all2. 用粒子群算法求解

24、耗油量最小时的路径ticK=3;%车辆数D=200;%粒子群中粒子的个数Q=1000;%每辆车的容量w=0.729;%w为惯性因子c1=1.49445;%正常数，称为加速因子c2=1.49445;%正常数，称为加速因子Loop_max=50;%最大迭代次数%初始化城市坐标City=18,54;22,60;58,69;71,71;83,46;91,38;24,42;18,40;n=size(City,1);%城市个数,包含中心仓库N=n-1;%发货点任务数for i=1:nfor j=1:nDistance(i,j)= sqrt(City(i,1)-City(j,1)2+(City(i,2)-C

25、ity(j,2)2);%各城市节点之间的距离矩阵endendv=20,20,20,21,21,19,20,20;20,20,19,20,19,21,20,21;20,19,20,20,20,20,21,20;21,20,20,19,20,21,21,21;21,19,20,20,20,21,21,20;19,21,20,21,21,20,20,21;20,20,21,21,21,20,19,20;20,21,20,21,20,21,20,20;for i=1:8for j=1:8if i=jv(i,j)=0;endendendg=0, 890,140,280,330,210,410,570;%

26、各发货点的货运量%初始化粒子群for i=1:Dfor j=1:NXv(i,j)=randi(K,1);%初始化粒子群中粒子的位置Vv(i,j)=randi(2*K-1,1)-K;%初始化粒子群中粒子的位置变化率Vr(i,j)=randi(2*N-1,1)-N;%初始化粒子群中离子的位置变化率Xvl(i,j)=Xv(i,j);%初始化粒子群中每个粒子的最优位置endendfor i=1:Da=randperm(N);for j=1:NXr(i,j)=a(j);%初始化粒子群中粒子的位置Xrl(i,j)=Xr(i,j);%初始化粒子群中每个粒子的最优位置endendLg=10000000;%初始

27、化最优粒子对应的配送方案的总路径长度Xvg=ones(1,N);%粒子群中最优的粒子Xrg=ones(1,N);%粒子群中最优的粒子Loop=1;%迭代计数器while Loop<=Loop_max%循环终止条件%对粒子群中的每个粒子进行评价for i=1:Dk1=find(1=Xv(i,:);%找出第一辆车配送的城市编号nb1=size(k1,2);%计算第一辆车配送城市的个数if nb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a1=Xr(i,k1(:);%找出第一辆车配送城市顺序号b1=sort(a1);%对找出第一辆车的顺序号进行排序G1(i)=0;%初始化第一

28、辆车的配送量k51=;am=;for j1=1:nb1am=find(b1(j1)=Xr(i,:);k51(j1)=intersect(k1,am);%计算第一辆车配送城市的顺序号G1(i)=G1(i)+g(k51(j1)+1);%计算第一辆车的配送量endk61=;k61=0,k51,0;%定义第一辆车的配送路径NH1(i)=0;M1(i)=1000;for k331=1:nb1+1M1(i)=M1(i)+g(k61(k331)+1);NH1(i)=NH1(i)+(24+(216.738+0.098*M1(i)*0.1111)*Distance(k61(k331)+1,k61(k331+1)

29、+1)/(44*v(k61(k331)+1,k61(k331+1)+1);endelse%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则G1(i)=0;%第一辆车的配送量设为0NH1(i)=0;%第一辆车的配送路径长度设为0endk2=find(2=Xv(i,:);%找出第二辆车配送的城市编号nb2=size(k2,2);%计算第二辆车配送城市的个数if nb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a2=Xr(i,k2(:);%找出第二辆车配送城市的顺序号b2=sort(a2);%对找出的第二辆车的顺序号进行排序G2(i)=0;%初始化第二辆车的配送量k52=;bm=;for j2

30、=1:nb2bm=find(b2(j2)=Xr(i,:);k52(j2)=intersect(k2,bm);%计算第二辆车配送城市的顺序号G2(i)=G2(i)+g(k52(j2)+1);%计算第二辆车的配送量endk62=;k62=0,k52,0;%定义第二辆车的配送路径NH2(i)=0;M2(i)=1000;for k332=1:nb2+1M2(i)=M2(i)+g(k62(k332)+1);NH2(i)=NH2(i)+(24+(216.738+0.098*M2(i)*0.1111)*Distance(k62(k332)+1,k62(k332+1)+1)/(44*v(k62(k332)+1

31、,k62(k332+1)+1);endelse%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则G2(i)=0;%第二辆车的配送量设为0NH2(i)=0;%第二辆车的配送路径长度设为0endk3=find(3=Xv(i,:);%找出第三辆车配送的城市编号nb3=size(k3,2);%计算第三辆车配送城市的个数if nb3>0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a3=Xr(i,k3(:);%找出第三辆车配送城市的顺序号b3=sort(a3);%对找出的第三辆车的顺序号进行排序G3(i)=0;%初始化第三辆车的配送量k53=;cm=;for j3=1:nb3cm=find(b3(j3)=

32、Xr(i,:);k53(j3)=intersect(k3,cm);%计算第三辆车配送城市的顺序号G3(i)=G3(i)+g(k53(j3)+1);%计算第三辆车的配送量endk63=;k63=0,k53,0;%定义第三辆车的配送路径NH3(i)=0;M3(i)=1000;for k333=1:nb3+1M3(i)=M3(i)+g(k63(k333)+1);NH3(i)=NH3(i)+(24+(216.738+0.098*M3(i)*0.1111)*Distance(k63(k333)+1,k63(k333+1)+1)/(44*v(k63(k333)+1,k63(k333+1)+1);endel

33、se%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则G3(i)=0;%第三辆车的配送量设为0NH3(i)=0;%第三辆车的配送路径长度设为0endNH(i)=0;%初始化每个粒子对应的配送方案总路径长度NH(i)=NH1(i)+NH2(i)+NH3(i);%计算每个粒子对应的配送方案总路径长度if NH(i)<Lg&&G1(i)<Q&&G2(i)<Q&&G3(i)<Q%如果第i个粒子的总路径长度优于历史最优粒子并且满足车辆容量要求Xvg(:)=Xv(i,:);%将粒子i设为历史最优粒子Xrg(:)=Xr(i,:);%将粒子i设为历史

34、最优粒子Lg=NH(i);%将粒子i的总路径长度设为最优粒子对应的配送方案的总路径长度elseXvg(:)=Xvg(:);%最优粒子保持不变Xrg(:)=Xrg(:);%最优粒子保持不变Lg=Lg;%最优粒子所对应的配送方案的总路径长度也不变endLimin(i)=10000000;%初始化每个粒子代表的配送方案的历史最优总路径长度if NH(i)<Limin(i)%如果本次循环得到的总路径长度优于粒子i历史最优总路径长度Limin(i)=NH(i);%更新本次循环得到的总路径长度为粒子i的历史最优路径长度Xvl(i,:)=Xv(i,:);%更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置Xr

35、l(i,:)=Xr(i,:); %更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置else%否则，保持粒子i的历史最优位置及历史最优路径长度不变Limin(i)=LL(i);Xvl(i,:)=Xv1(i,:);Xrl(i,:)=Xr1(i,:);endend%记录本次循环得到的所有粒子的位置for i=1:Dfor j=1:NXv1(i,j)=Xvl(i,j);%记录本次循环得到的所有粒子的位置Xr1(i,j)=Xrl(i,j);%记录本次循环得到的所有离子的位置endendLL(i)=0;%初始化每个粒子的历史最优路径总长度for i=1:DLL(i)=Limin(i);%对每个粒子的历史最优路径

36、总长度进行赋值end%对粒子群中每个粒子进行迭代for i=1:Dfor j=1:NVv(i,j)=w*Vv(i,j)+c1*rand(1)*(Xvl(i,j)-Xv(i,j)+c2*rand(1)*(Xvg(1,j)-Xv(i,j);%计算位置变化率Vr(i,j)=w*Vr(i,j)+c1*rand(1)*(Xrl(i,j)-Xr(i,j)+c2*rand(1)*(Xrg(1,j)-Xr(i,j);%计算位置变化率%Vv(i,j)和Vr(i,j)进行上下限的限制if Vv(i,j)>K-1Vv(i,j)=K-1;elseif Vv(i,j)<1-KVv(i,j)=1-K;else

37、Vv(i,j)=Vv(i,j);endendendfor i=1:Dfor j=1:NXv(i,j)=ceil(Xv(i,j)+Vv(i,j);%更新位置坐标%对Xv(i,j)进行上下限的限制if Xv(i,j)>KXv(i,j)=K;elseif Xv(i,j)<1Xv(i,j)=1;elseXv(i,j)=Xv(i,j);endXr(i,j)=Xr(i,j)+Vr(i,j);%更新位置坐标endendzx(Loop)=Lg*103;Loop=Loop+1;endXvg%输出粒子群中的最优粒子Xrg%输出粒子群中的最优粒子Lg%输出最优粒子所代表方案的总路径长度Loop%输出迭代

38、的次数%计算最优粒子所代表的配送方案k1=find(1=Xvg(:);%找出第一辆车配送的城市编号k1=k1'nb1=size(k1,2);%计算第一辆车配送城市的个数if nb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a1=Xrg(k1(:);%找出第一辆车配送城市顺序号b1=sort(a1);%对找出第一辆车的顺序号进行排序G1=0;%初始化第一辆车的配送量k51=;am=;for j1=1:nb1am=find(b1(j1)=Xrg(:);k51(j1)=intersect(k1,am);%计算第一辆车配送城市的顺序号G1=G1+g(k51(j1)+1);%计

39、算第一辆车的配送量endk61=;k61=0,k51,0;%定义第一辆车的配送路径NH1=0;M1=1000;for k331=1:nb1+1M1=M1+g(k61(k331)+1);NH1=NH1+(24+(216.738+0.098*M1)*0.1111)*Distance(k61(k331)+1,k61(k331+1)+1)/(44*v(k61(k331)+1,k61(k331+1)+1);endelse%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则G1=0;%第一辆车的配送量设为0NH1=0;%第一辆车的配送路径长度设为0endk2=find(2=Xvg(:);%找出第二辆车配送的城市编号k2

40、=k2'nb2=size(k2,2);%计算第二辆车配送城市的个数if nb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a2=Xrg(k2(:);%找出第二辆车配送城市的顺序号b2=sort(a2);%对找出的第二辆车的顺序号进行排序G2=0;%初始化第二辆车的配送量k52=;bm=;for j2=1:nb2bm=find(b2(j2)=Xrg(:);k52(j2)=intersect(k2,bm);%计算第二辆车配送城市的顺序号G2=G2+g(k52(j2)+1);%计算第二辆车的配送量endk62=;k62=0,k52,0;%定义第二辆车的配送路径NH2=0;M2

41、=1000;for k332=1:nb2+1M2=M2+g(k62(k332)+1);NH2=NH2+(24+(216.738+0.098*M2)*0.1111)*Distance(k62(k332)+1,k62(k332+1)+1)/(44*v(k62(k332)+1,k62(k332+1)+1);endelse%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则G2=0;%第二辆车的配送量设为0NH2=0;%第二辆车的配送路径长度设为0endk3=find(3=Xvg(:);%找出第三辆车配送的城市编号k3=k3'nb3=size(k3,2);%计算第三辆车配送城市的个数if nb3>0%

42、判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a3=Xrg(k3(:);%找出第三辆车配送城市的顺序号b3=sort(a3);%对找出的第三辆车的顺序号进行排序G3=0;%初始化第三辆车的配送量k53=;cm=;for j3=1:nb3cm=find(b3(j3)=Xrg(:);k53(j3)=intersect(k3,cm);%计算第三辆车配送城市的顺序号G3=G3+g(k53(j3)+1);%计算第三辆车的配送量endk63=;k63=0,k53,0;%定义第三辆车的配送路径NH3=0;M3=1000;for k333=1:nb3+1M3=M3+g(k63(k333)+1);NH3=NH

43、3+(24+(216.738+0.098*M3)*0.1111)*Distance(k63(k333)+1,k63(k333+1)+1)/(44*v(k63(k333)+1,k63(k333+1)+1);endelse%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则G3=0;%第三辆车的配送量设为0NH3=0;%第三辆车的配送路径长度设为0endk61k62k63L1=0;%初始化第一辆车的配送路径长度T1=0;for k11=1:nb1+1L1=L1+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);%计算第一辆车的配送路径长度T1=T1+Distance(k61(k11)+1,k6

44、1(k11+1)+1)*103/v(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);endL2=0;%初始化第二辆车的配送路径长度T2=0;for k22=1:nb2+1L2=L2+Distance(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1);%计算第二辆车的路径长度T2=T2+Distance(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1)*103/v(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1);endL3=0;%初始化第三辆车的配送路径长度T3=0;for k33=1:nb3+1L3=L3+Distance(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1);%计算第三辆车的

45、路径长度T3=T3+Distance(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1)*103/v(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1);endNH=Lg*103L=L1+L2+L3T=T1+T2+T3x=City(:,1);y=City(:,2);figure(1)%对各个城市进行顺序标号max_text='0','1','2','3','4','5','6','7',;text(x+1,y+1,max_text)%画出最优粒子所代表的配送方案路径for

46、 i=1:nb1+2short1(i)=k61(i)+1;endfor i=1:nb2+2short2(i)=k62(i)+1;end for i=1:nb3+2short3(i)=k63(i)+1;endline(x(short1),y(short1),'Marker','o')line(x(short2),y(short2),'Marker','o')line(x(short3),y(short3),'Marker','o') xlabel('横坐标/Km');ylabel(&#

47、39;纵坐标/Km');title('仅考虑总耗油量最少单目标最优时的路径'); figure(2)for i=1:Loop_maxX(i)=i;endline(X,zx,'Marker','o')xlabel('迭代次数');ylabel('最优值');title('粒子群算法收敛图');toc%计算程序的运行时间Time=num2str(toc)clear all3. 用粒子群算法求解时间最短时的路径ticK=3;%车辆数D=200;%粒子群中粒子的个数Q=1000;%每辆车的容量w=0

48、.729;%w为惯性因子c1=1.49445;%正常数，称为加速因子c2=1.49445;%正常数，称为加速因子Loop_max=50;%最大迭代次数%初始化城市坐标City=18,54;22,60;58,69;71,71;83,46;91,38;24,42;18,40;n=size(City,1);%城市个数,包含中心仓库N=n-1;%发货点任务数for i=1:nfor j=1:nDistance(i,j)= sqrt(City(i,1)-City(j,1)2+(City(i,2)-City(j,2)2);%各城市节点之间的距离矩阵endendv=20,20,20,21,21,19,20,

49、20;20,20,19,20,19,21,20,21;20,19,20,20,20,20,21,20;21,20,20,19,20,21,21,21;21,19,20,20,20,21,21,20;19,21,20,21,21,20,20,21;20,20,21,21,21,20,19,20;20,21,20,21,20,21,20,20;for i=1:8for j=1:8if i=jv(i,j)=0;endendendg=0, 890,140,280,330,210,410,570;%各发货点的货运量%初始化粒子群for i=1:Dfor j=1:NXv(i,j)=randi(K,1);%

50、初始化粒子群中粒子的位置Vv(i,j)=randi(2*K-1,1)-K;%初始化粒子群中粒子的位置变化率Vr(i,j)=randi(2*N-1,1)-N;%初始化粒子群中离子的位置变化率Xvl(i,j)=Xv(i,j);%初始化粒子群中每个粒子的最优位置endendfor i=1:Da=randperm(N);for j=1:NXr(i,j)=a(j);%初始化粒子群中粒子的位置Xrl(i,j)=Xr(i,j);%初始化粒子群中每个粒子的最优位置endendLg=100000;%初始化最优粒子对应的配送方案的总路径长度Xvg=ones(1,N);%粒子群中最优的粒子Xrg=ones(1,N)

51、;%粒子群中最优的粒子Loop=1;%迭代计数器while Loop<=Loop_max%循环终止条件%对粒子群中的每个粒子进行评价for i=1:Dk1=find(1=Xv(i,:);%找出第一辆车配送的城市编号nb1=size(k1,2);%计算第一辆车配送城市的个数if nb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a1=Xr(i,k1(:);%找出第一辆车配送城市顺序号b1=sort(a1);%对找出第一辆车的顺序号进行排序G1(i)=0;%初始化第一辆车的配送量k51=;am=;for j1=1:nb1am=find(b1(j1)=Xr(i,:);k51(j

52、1)=intersect(k1,am);%计算第一辆车配送城市的顺序号G1(i)=G1(i)+g(k51(j1)+1);%计算第一辆车的配送量endk61=;k61=0,k51,0;%定义第一辆车的配送路径L1(i)=0;%初始化第一辆车的配送路径长度for k11=1:nb1+1L1(i)=L1(i)+Distance(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1)*103/v(k61(k11)+1,k61(k11+1)+1);%计算第一辆车的配送路径长度endelse%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则G1(i)=0;%第一辆车的配送量设为0L1(i)=0;%第一辆车的配送路径长度设为

53、0endk2=find(2=Xv(i,:);%找出第二辆车配送的城市编号nb2=size(k2,2);%计算第二辆车配送城市的个数if nb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a2=Xr(i,k2(:);%找出第二辆车配送城市的顺序号b2=sort(a2);%对找出的第二辆车的顺序号进行排序G2(i)=0;%初始化第二辆车的配送量k52=;bm=;for j2=1:nb2bm=find(b2(j2)=Xr(i,:);k52(j2)=intersect(k2,bm);%计算第二辆车配送城市的顺序号G2(i)=G2(i)+g(k52(j2)+1);%计算第二辆车的配送量e

54、ndk62=;k62=0,k52,0;%定义第二辆车的配送路径L2(i)=0;%初始化第二辆车的配送路径长度for k22=1:nb2+1L2(i)=L2(i)+Distance(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1)*103/v(k62(k22)+1,k62(k22+1)+1);%计算第二辆车的路径长度endelse%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则G2(i)=0;%第二辆车的配送量设为0L2(i)=0;%第二辆车的配送路径长度设为0endk3=find(3=Xv(i,:);%找出第三辆车配送的城市编号nb3=size(k3,2);%计算第三辆车配送城市的个数if nb3>

55、;0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则a3=Xr(i,k3(:);%找出第三辆车配送城市的顺序号b3=sort(a3);%对找出的第三辆车的顺序号进行排序G3(i)=0;%初始化第三辆车的配送量k53=;cm=;for j3=1:nb3cm=find(b3(j3)=Xr(i,:);k53(j3)=intersect(k3,cm);%计算第三辆车配送城市的顺序号G3(i)=G3(i)+g(k53(j3)+1);%计算第三辆车的配送量endk63=;k63=0,k53,0;%定义第三辆车的配送路径L3(i)=0;%初始化第三辆车的配送路径长度for k33=1:nb3+1L3(i)=L3(i)+Distance(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1)*103/v(k63(k33)+1,k63(k33+1)+1);%计算第三辆车的路径长度endelse%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则G3(i)=0;%第三辆车的配送量设为0L3(i)=0;%第三辆车的配送路径长度设为0endL(i)=0;%初始化每个粒子对应的配送方案总路径长度L