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智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器
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⛄ 内容介绍
近年来,国内各大城市陆续建立了专业的金融押运企业,为银行网点的现钞运送提供服务。为了实现运钞智能化,降低银行运营成本,需要对银行现钞运送车辆路径规划提供决策支持。而银行运钞车路线规划问题是车辆路径规划的一个实际应用。到目前为止，出现了很多求解车辆路径问题的算法，有精确算法(accurate algorithm）和启发式算法(heuristicsalgorithms）。其中,精确算法用来求解问题最优解的方式是严格的数学方法，启发式算法则利用对状态空间的位置评价来找到较好的位置，再基于这个位置进行搜索，直到找到目标为止。随着问题规模不断地扩大，精确算法的计算量越来越大，还不能直接用来解决实际问题。启发式算法则可以根据不同的问题要求来求解问题。基于VRP问题的本质，不太可能使用精确的方法求解VRP的大规模的实例。因此，大部分方法都依赖于启发式方法来获取近似解。许多方法已经被用到了这个领域中，其中有选择使用标准优化技术的算法，例如，蚁群算法、遗传算法、模拟退火和约束编程。我们在这里关注于元启发式算法，主要是蚁群算法。蚁群算法是启发式算法中主流的一种算法。由Marco Dorigo于1992年受到蚂蚁觅食行为启发而提出，将其应用到了组合优化问题中。本文对银行运钞车路径规划设计了蚁群算法求解运钞车路径规划问题，通过实验结果表明，蚁群算法可以找到相对较好的解，而且具有很强的鲁棒性。
⛄ 部分代码
function f=PathLength(Path)
%全局变量
global DAry; %两两网点间距离
global CITYWAry; %网点资金需求量
global VW; %车辆最大资金额
%=====================================================
n=0;
m=0;
dbW=0; %保存到达某网点运送的货物量
Len=0; %先把路径长度置0
COUNT=length(Path);%数组长度
for i=2:COUNT
m=Path(i-1); %上一个网点
n=Path(i); %当前网点
if (dbW+CITYWAry(n)>VW) %运送的资金超过限制
Len=Len+DAry(m,1); %返回配送站的距离
Len=Len+DAry(1,n); %车辆从配送站重新出发
dbW=CITYWAry(n); %运输的资金等于该城市的需求量
else %没有超过限制
Len=Len+DAry(m,n); %从上一个网点到该网点的距离
dbW=dbW+CITYWAry(n); %运输的重量加上该网点的需求量
end
end
Len=Len+DAry(n,1); %加上从最后网点返回配送站的距离
f=Len;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]王星. 基于蚁群算法的图书物流车辆路径规划问题研究[D]. 武汉理工大学, 2011.
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