matlab遗传算法选址（多约束条件）
模型
配送⽹点包括：
⾃提柜——提供⾃提服务
联盟⽹点——提供送货上门或⾃提
在⼀个区域内有x个备选的⽤来提供两种服务的配送⽹点，已知备选共同配送⽹点的单⽇成本和可以提供的最⼤运营能⼒。有x个客户需求点，已知各个需求点的位置和需求量，并且每个需求点都存在【⾃提】和【送货上门】两种末端配送需求，
⽹点⽤s表⽰——数量x个
客户点⽤t表⽰——数量y个
L——⽹点类型，L={M,N},l=M，联盟⽹点 l=N⾃提柜
P——客户需求类型，P={m，n，o}p=m 送货上门 p=n ⾃提 p=o 既有送货⼜有⾃提
Csl——l类型⽹点S固定成本
qtp ——P类型客户点t的⽇均订单量
dl——L类型⽹点s的最⼩服务半径
Dl——L类型⽹点s的最⼤服务半径
dlst——L类型⽹点s到客户t的距离
λt——需要送货上门客户占⽐
1-λt——需要⾃提的客户占⽐
决策变量：
Xsl——0-1变量 表⽰是否选择l类型⽹点作为配送⽹点
Ystlp——0-1变量 表⽰l类型⽹点s是否为 p 类型客户提供服务
主程序展⽰
clear
clc
clo all
tic
%%⽤importdata这个函数来读取⽂件
% shuju=importdata('');
load('cc101');
shuju=c101;
% bl=importdata('');
bl=3;
cap=60;%车辆最⼤装载量
%%提取数据信息
E=shuju(1,5);%配送中⼼时间窗开始时间
L=shuju(1,6);%配送中⼼时间窗结束时间
zuobiao=shuju(:,2:3);%所有点的坐标x和y
pszx=zuobiao(1:4,:);
customer=zuobiao(5:end,:);%顾客坐标
cusnum=size(customer,1);%顾客数
v_num=20;%车辆最多使⽤数⽬
demands=shuju(5:end,4);%需求量
a=shuju(5:end,5);%顾客时间窗开始时间[a[i],b[i]]
b=shuju(5:end,6);%顾客时间窗结束时间[a[i],b[i]]
s=shuju(5:end,7);%客户点的服务时间
h=pdist(zuobiao);
dist=squareform(h);
% dist=load('dist.mat');
% dist=struct2cell(dist);
% dist=cell2mat(dist);
dist=dist./1000;%距离矩阵，满⾜三⾓关系，暂⽤距离表⽰花费c[i][j]=dist[i][j]
%%遗传算法参数设置
alpha=100000;%违反的容量约束的惩罚函数系数belta=90;%违反时间窗约束的惩罚函数系数
belta2=60;
chesu=20;
NIND=300;%种群⼤⼩
MAXGEN=10;%迭代次数
Pc=0.9;%交叉概率
Pm=0.05;%变异概率
GGAP=0.9;%代沟(Generation gap)
N=cusnum+v_num-1;%染⾊体长度=顾客数⽬+车辆最多使⽤数⽬-1 % N=cusnum;
%%初始化种群
% init_vc=init(cusnum,a,demands,cap);
dpszx =struct('ps',[], 'Chrom',[]);
dpszx.Chrom=InitPopCW(NIND,N,cusnum,a,demands,cap);%构造初始解
ps=pszxxz(dpszx.Chrom,cusnum);
%%输出随机解的路线和总距离
%%输出随机解的路线和总距离
disp('初始种群中的⼀个随机值:')
[VC,NV,TD,violate_num,violate_cus]=decode(dpszx.Chrom(1,:),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,chesu,bl);
%[VC,NV]=cls(dpszx.Chrom(1,:),cusnum);
%[~,~,bsv]=violateTW(VC,a,b,s,L,dist,chesu,bl);
%disp(['总距离：',num2str(TD)]);
disp(['车辆使⽤数⽬：',num2str(NV),'，车辆⾏驶总距离：',num2str(TD)]);
disp('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~')
%%优化
gen=1;
figure;
hold on;box on
xlim([0,MAXGEN])
title('优化过程')
xlabel('代数')
ylabel('最优值')
ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%计算种群⽬标函数值preObjV=min(ObjV);
%%
while gen<=MAXGEN
%%计算适应度
ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%计算种群⽬标函数值
line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pau(0.0001)%画图最优函数
preObjV=min(ObjV);
FitnV=Fitness(ObjV);
%%选择
[SelCh,psc]=Select(dpszx.Chrom,FitnV,GGAP,ps);
%% OX交叉操作
[SelCh,psc]=Recombin(SelCh,Pc,psc,cusnum);
%%变异
[SelCh,psc]=Mutate(SelCh,Pm,psc,cusnum);
%%重插⼊⼦代的新种群
[dpszx.Chrom,ps]=Reins(dpszx.Chrom,SelCh,ObjV,psc,ps);
%%打印当前最优解
ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%计算种群⽬标函数值[minObjV,minInd]=min(ObjV);
disp(['第',num2str(gen),'代最优解:'])
[bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]=decode(dpszx.Chrom(minInd(1),:),cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,chesu,bl); disp(['车辆使⽤数⽬：',num2str(bestNV),'，车辆⾏驶总距离：',num2str(bestTD)]);
fprintf('\n')
%%更新迭代次数
gen=gen+1;
end
%%画出最优解的路线图
ObjV=calObj(dpszx.Chrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,alpha,belta,belta2,chesu,bl,ps);%计算种群⽬标函数值[minObjV,minInd]=min(ObjV);
%%输出最优解的路线和总距离
disp('最优解:')
bestChrom=dpszx.Chrom(minInd(1),:);
bestps=ps(minInd(1),:);
[bestVC,bestNV,bestTD,best_vionum,best_viocus]=decode(bestChrom,cusnum,cap,demands,a,b,L,s,dist,chesu,bl);
disp(['车辆使⽤数⽬：',num2str(bestNV),'，车辆⾏驶总距离：',num2str(bestTD)]);
disp('-------------------------------------------------------------')
%[cost]=costFuction(bestVC,a,b,s,L,dist,demands,cap,alpha,belta,belta2,chesu,bl,);
%%画出最终路线图
draw_Best(bestVC,zuobiao,bestps);
% save c101.mat
% toc
选址点1：1->29->28->27->26->25->24->23->22->21->20->1
选址点2：4->33->43->41->40->39->38->37->36->35->34->32->4
选址点3：2->48->62->60->58->56->55->54->53->52->51->50->49->47->76->75->74->73->72->71->70->69->2
选址点4：4->78->90->85->84->83->82->81->80->79->77->4
选址点5：1->92->100->105->108->107->106->104->103->101->2->14->13->12->59->99->86->57->97->96->95->93->9->8->7->5->4->3->1->91->89->88->87->1
选址点6：1->16->11->10->94->1
选址点7：1->19->18->17->15->31->30->46->98->102->6->65->64->63->61->67->68->66->45->44->42->1
最开始的点为选择的配送中⼼（代码中⼀共四个备选中⼼）
如需帮助
VX：zhangshu2274
